在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek,打造强大的私人 AI

        本文将分步向您展示如何在本地安装和运行 DeepSeek、使用 CodeGPT 对其进行配置以及开始利用 AI 来增强您的软件开发工作流程,所有这些都无需依赖基于云的服务。 

步骤 1:在 VSCode 中安装 Ollama 和 CodeGPT

        要在本地运行 DeepSeek,我们首先需要安装Ollama,它允许我们在我们的机器上运行 LLM,以及CodeGPT,它是集成这些模型以提供编码辅助的 VSCode 扩展。

安装 Ollama

Ollama 是一个轻量级平台,可以轻松运行本地 LLM。

下载Ollama

访问官方网站:https://ollama.com

  • 下载适合您的操作系统(Windows、macOS 或 Linux)的安装程序。
  • 验证安装
    安装后,打开终端并运行:

ollama --version 

如果 Ollama 安装正确,它将显示已安装的版本。

在 Visual Studio Code 中安装 CodeGPT

打开 VSCode并导航到扩展市场(Ctrl + Shift + X 或 macOS 上为 Cmd + Shift + X)。

搜索“CodeGPT”并点击安装。

或者您可以在此处创建一个免费帐户:https://codegpt.co

安装 Ollama 和 CodeGPT 后,我们现在可以下载并配置 DeepSeek 以开始在本地使用 AI 进行编码。 

第 2 步:下载并设置模型

现在您已经成功安装了 Ollama 和 CodeGPT,现在是时候下载您将在本地使用的模型了。

  • 聊天模型:deepseek-r1:1.5b,针对较小的环境进行了优化,可以在大多数计算机上顺利运行。
  • 自动补全模型:deepseek-coder:1.3b。该模型利用中间填充 (FIM)技术,可以在您编写代码时提供智能自动补全建议。它可以预测并建议函数或方法的中间部分,而不仅仅是开头或结尾。

下载聊天模型 (deepseek-r1:1.5b)

要开始使用聊天模型:

  • VSCode中打开CodeGPT
  • 导航到侧边栏中的“本地 LLM”部分。
  • 从可用选项中,选择Ollama作为本地 LLM 提供商。
  • 选择模型deepseek-r1:1.5b
  • 点击下载按钮。模型将自动开始下载。

下载完成后,CodeGPT 将自动安装模型。安装完成后,您就可以开始与模型进行交互了。

现在,您可以轻松地查询有关代码的模型。只需在编辑器中突出显示任何代码,使用#符号将额外文件添加到查询中,然后利用强大的命令快捷方式,例如: 

/fix — 用于修复错误或建议改进代码。
/refactor — 用于清理和改进代码结构。
/Explain — 获取任何一段代码的详细解释。
这种聊天模型非常适合帮助解决特定问题或获取有关代码的建议。

下载自动完成模型 (deepseek-coder:base)

为了增强代码自动完成功能:

在 VSCode 中打开终端。
运行以下命令来提取deepseek-coder:base模型:

ollama pull deepseek-coder:base

此命令将自动完成模型下载到您的本地机器。
下载完成后,返回CodeGPT并导航到自动完成模型部分。
从可用模型列表中选择deepseek-coder:base 。

选择后,您就可以开始编码。在您输入时,模型将开始提供实时代码建议,帮助您轻松完成函数、方法甚至整个代码块。 

步骤 3:享受无缝本地和私人人工智能编码

        设置模型后,您现在可以享受使用这些强大工具的全部好处,而无需依赖外部 API。通过在您的机器上本地运行所有内容,您可以确保完全的隐私和对编码环境的控制。无需担心数据离开您的计算机,一切都保持安全和私密。

如果您喜欢此文章,请收藏、点赞、评论,谢谢,祝您快乐每一天。   

Read more

【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

这里写自定义目录标题 * Step1:让AI给你配置MCP * Step2:替换成自己的Figma密钥 * Step3:如何使用 Cursor+Figma MCP的教程已经很多了,由于我所在的公司采购的是GitHub Copilot,我研究了一下直接在vscode里利用GitHub Copilot接入Figma MCP进行设计稿还原代码,大获成功,这里分享我的步骤,希望能帮到你。 Step1:让AI给你配置MCP 在vscode中打开你的项目(我的例子是一个微信小程序),呼出github copilot对话框,模式选择Agent,模型建议Claude 3.7 Sonnet,提问: https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP 如何配置能让你在vscode里使用这个mcp 之后跟着提示狂点下一步即可完成配置,如果有什么需要装的vscode插件它会自动帮你装,甚至自动生成了配置说明文档。 由于不能保证AI每次生成的答案都一致,这里附上我的运行结果作为参考,可以看到它在项目文件夹最外层建了一个.vscode文件夹,在sett

By Ne0inhk
Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

一、为啥折腾 Clawdbot? 最近刷技术圈总刷到 Clawdbot(后来也叫 Moltbot),说是能搭私人 AI 助手,支持 WhatsApp、Telegram 这些常用通道,还能跑在自己设备上,不用依赖第三方服务 —— 想着拉下来测试一下功能,顺便研究一下其源码的实现。 于是拉上 GitHub 仓库https://github.com/openclaw/openclaw,打算从源码部署试试,过程里踩了不少坑,干脆整理成记录,给同样想折腾的朋友避避坑。 二、源码部署前的准备:Windows 环境优先选 WSL2 一开始想直接用 Windows CMD 部署,结果装依赖时各种报错,查仓库文档才发现 Windows 推荐用 WSL2(Ubuntu/Debian 镜像就行),后续操作全在 WSL2 里完成: 1.

By Ne0inhk
Redis 终极实战宝典:Hash 存数据像对象,List 队列秒级响应,性能优化黑科技全解析!

Redis 终极实战宝典:Hash 存数据像对象,List 队列秒级响应,性能优化黑科技全解析!

文章目录 * **`本篇摘要`** * Redis之哈希(Hash) * **Redis哈希(Hash)操作指令** * **1. 基础键值操作** * **2. 批量操作** * **3. 键值列表与统计** * **4. 数值操作** * **5. 高级遍历** * **应用场景与最佳实践** * **常见问题** * Redis 序列化与数据编码 * Hash 结构的应用与优化 * 为什么储存对应用户信息不选择String而选择Hash呢? * 数据存储的“权衡”与优化思路 * Redis之列表(List) * 上文Hash缺点缺点 * List列表 * List常见指令 * 1. **LPUSH key value1 [value2 ...]** * 2. **RPUSH key value1 [value2 ...]** * 3. **LPOP key [cou

By Ne0inhk