AI 编码助手正在彻底改变我们编写软件的方式。像 GitHub Copilot 和 ChatGPT 这样的工具已经将强大的 AI 直接带入我们的开发环境。然而，它们依赖于将你的代码发送到远程服务器。如果你想保持代码的私密性、离线工作或避免使用限制呢？这就是 Continue.dev 闪耀的地方——一个强大的 VS Code 扩展，允许你使用像 Mistral、LLaMA 或 Phi-2 这样的本地模型将 AI 集成到你的编码工作流程中。它为你提供了一个完全私有、可控且无限制的 AI 辅助编码体验。
核心：本地 LLM 的优势
本地 LLM 是本文的核心概念。与依赖云端服务器的 AI 编码助手不同，Continue.dev 让你能够在自己的计算机上运行大型语言模型 (LLM)。这意味着所有代码处理和 AI 推理都发生在本地，无需将任何数据发送到外部服务器。这带来的好处是显而易见的：
- 隐私保护： 这是最重要的优势之一。所有代码和数据都保留在你的机器上，无需担心敏感信息泄露。对于处理高度机密项目或在受监管行业工作的人来说，这一点至关重要。
- 离线工作： 无需互联网连接即可使用 AI 辅助编码。无论你是在飞机上、在信号不好的地方还是仅仅想避免依赖网络，本地 LLM 都能让你随时随地获得 AI 的强大功能。
- 无限制： 基于云的 AI 编码助手通常有 API 速率限制或 token 使用限制。使用本地 LLM，你完全摆脱了这些限制，可以根据需要自由地使用 AI。
- 完全控制： 你可以选择使用哪个模型，并根据自己的需求进行自定义。你可以根据项目的特定需求选择最合适的 LLM，并根据需要对其进行微调。
例如，假设你正在开发一个银行应用程序，需要处理大量的客户财务数据。使用基于云的 AI 编码助手可能会引发严重的隐私问题。但是，通过在本地运行 LLM，你可以确保所有数据都保持安全和私密。此外，如果你需要在没有互联网连接的情况下继续工作，例如在飞机上，本地 LLM 也能让你不受限制地使用 AI 辅助编码。
Continue.dev：桥接本地 LLM 和 VS Code
Continue.dev 是一个 VS Code 扩展，它充当了本地 LLM 和你的开发环境之间的桥梁。它允许你轻松地将本地运行的 LLM 集成到你的编码工作流程中，并使用它们来执行各种任务，例如代码生成、代码完成、代码解释和代码重构。
Continue.dev 的主要特点包括：
- 易于安装和配置： 安装 Continue.dev 非常简单，只需在 VS Code 的扩展市场中搜索并安装即可。配置也很简单，只需创建一个
config.yml文件并指定要使用的本地 LLM 即可。 - 灵活的模型支持： Continue.dev 支持各种本地 LLM，包括 Mistral、LLaMA、Phi-2 以及 Qwen 等等。你可以根据自己的需求选择最合适的模型。
- 直观的用户界面： Continue.dev 提供了一个直观的用户界面，让你能够轻松地与本地 LLM 进行交互。你可以通过聊天界面提出问题、生成代码或执行其他任务。
- 与 VS Code 无缝集成： Continue.dev 与 VS Code 无缝集成，让你能够像使用其他 VS Code 功能一样使用 AI 辅助编码。你可以使用快捷键、命令面板和其他 VS Code 工具来访问 Continue.dev 的功能。
例如，你可以使用 Continue.dev 来生成一个简单的 Python 函数，该函数计算斐波那契数列的第 n 项：
-
在 VS Code 中打开 Continue.dev 的聊天界面。
-
输入以下问题：“生成一个 Python 函数，该函数计算斐波那契数列的第 n 项。”
-
Continue.dev 将生成以下代码：
def fibonacci(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) -
你可以将生成的代码复制到你的代码编辑器中，并根据需要进行修改。
Ollama：简化本地 LLM 的部署
Ollama 是一个工具，它极大地简化了在本地机器上部署和运行 LLM 的过程。它提供了一个简单的命令行界面，让你能够轻松地下载、安装和运行各种 LLM。
Ollama 的主要优势包括：
- 简单易用： 使用 Ollama 非常简单，只需一个简单的命令即可下载和运行 LLM。
- 跨平台支持： Ollama 支持 macOS、Linux 和 Windows 平台。
- 丰富的模型库： Ollama 拥有一个丰富的模型库，其中包含各种流行的 LLM，例如 LLaMA、Mistral 和 Phi-2。
- 资源优化： Ollama 经过优化，可以在本地机器上高效地运行 LLM。
在本文提到的例子中，我们使用 Ollama 来运行 Qwen2.5-Coder 模型。首先，你需要安装 Ollama：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
然后，你可以使用以下命令来下载和运行 Qwen2.5-Coder 模型：
ollama run qwen2.5-coder:3b
ollama run qwen2.5-coder:1.5b
这些命令将下载并运行 Qwen2.5-Coder 模型的 3B 和 1.5B 版本。
具体步骤：配置 Continue.dev 使用 Ollama 运行的本地 LLM
为了让 Continue.dev 使用 Ollama 运行的本地 LLM，你需要创建一个 config.yml 文件，并在其中指定要使用的模型。以下是一个示例 config.yml 文件：
name: Local Assistant
version: 1.0.0
schema: v1
models:
- name: Qwen2.5-Coder 3B
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:3b
roles:
- chat
- edit
- apply
- name: Qwen2.5-Coder 1.5B (Autocomplete)
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:1.5b
roles:
- autocomplete
- name: Autodetect
provider: ollama
model: AUTODETECT
context:
- provider: code
- provider: docs
- provider: diff
- provider: terminal
- provider: problems
- provider: folder
- provider: codebase
在这个配置文件中，我们定义了三个模型：
- Qwen2.5-Coder 3B： 这是用于聊天、编辑和应用任务的主要模型。它使用
qwen2.5-coder:3b模型，该模型通过 Ollama 运行。 - Qwen2.5-Coder 1.5B (Autocomplete)： 这是用于自动完成任务的模型。它使用
qwen2.5-coder:1.5b模型，该模型也通过 Ollama 运行。 - Autodetect： 这是一个特殊的模型，它允许 Continue.dev 自动检测当前上下文并选择最合适的模型。
context 部分定义了 Continue.dev 将考虑哪些上下文信息来选择最合适的模型。在这个例子中，Continue.dev 将考虑代码、文档、差异、终端输出、问题、文件夹和代码库等信息。
配置好 config.yml 文件后，Continue.dev 就可以使用 Ollama 运行的本地 LLM 来辅助你的编码工作了。
应用场景：AI 辅助编码的无限可能
本地 LLM 与 Continue.dev 和 Ollama 的结合，为 AI 辅助编码开辟了无限可能。以下是一些具体的应用场景：
- 代码生成： 可以使用本地 LLM 来生成样板代码、函数、类和其他代码结构。例如，你可以要求 LLM 生成一个用于处理 HTTP 请求的 Python 函数，或者一个用于实现特定设计模式的 Java 类。
- 代码完成： 本地 LLM 可以提供智能的代码完成建议，帮助你更快地编写代码。例如，当你输入一个函数名时，LLM 可以自动完成函数参数和返回值。
- 代码解释： 本地 LLM 可以解释复杂的代码逻辑，帮助你更好地理解代码。例如，你可以要求 LLM 解释一个复杂的算法或一个大型代码库的架构。
- 代码重构： 本地 LLM 可以帮助你重构代码，提高代码的可读性和可维护性。例如，你可以要求 LLM 将一个大型函数拆分成多个小函数，或者将重复的代码提取成一个公共函数。
- 代码调试： 本地 LLM 可以帮助你调试代码，查找和修复错误。例如，你可以要求 LLM 分析一个错误日志，找出导致错误的原因。
- 文档生成： 本地 LLM 可以自动生成代码文档，帮助你更好地记录代码。例如，你可以要求 LLM 生成函数的 API 文档或代码库的概述文档。
总而言之，Continue.dev 和 本地 LLM 的结合代表了 AI 辅助编码的未来方向。它不仅提供了强大的 AI 功能，还确保了代码的私密性、离线能力和无限的使用潜力。对于希望提高编码效率和质量，同时又注重数据安全和隐私的开发者来说，这是一个理想的选择。随着 Ollama 等工具的不断完善，本地 LLM 的部署和使用将变得越来越简单，AI 辅助编码将真正走进每一个开发者的日常工作流程中。