前言

在数字化时代，数据安全和隐私保护已成为企业和个人必须面对的重要议题。随着云计算技术的飞速发展，虽然云端服务为我们提供了强大的计算能力和便捷的数据处理方式，但在某些特定场景下，我们却对离线开发有着更为迫切的需求。如何在脱离云端的情况下，依然能够获得智能的代码辅助？本文将带你领略Ollama与Qwen2.5-Coder联手打造的私有化代码助手的独特魅力，让你的开发之旅更加顺畅无阻。

硬件与软件环境

首先，让我们来看看所需的硬件和软件环境。推荐配置为16GB以上内存的NVIDIA显卡（非必须，但可显著提升推理速度）。对于Windows用户而言，Ollama服务、VS Code插件以及一系列相关工具是不可或缺的。

实现步骤

一、部署Ollama服务

1. 下载Ollama安装包：访问Ollama官方网站，下载适用于Windows的安装程序。双击安装程序并按照提示完成安装。如果需要更改安装路径，可以在安装时通过命令行指定。

2. 验证安装：打开命令提示符或PowerShell，输入ollama--version命令验证安装是否成功。

3. 更改安装路径（可选）：如果需要将Ollama安装到非默认路径，可以在安装时通过命令行指定路径。

二、下载模型

在Ollama的library库中，你可以找到适合自己电脑配置的模型进行下载。以qwen2.5-coder:7b模型为例，进行演示。

1. 基础下载命令：使用ollama run qwen2.5-coder:7b命令下载标准7B参数版本。

2. 下载过程演示：如果下载速度较慢，可以尝试取消当前下载任务，然后重新输入下载指令。

3. 查看已下载模型：使用ollama list命令查看已下载的模型。

4. 运行测试对话：使用ollama run qwen2.5-coder:latest命令输入你想实现的功能，例如：帮我用js实现一个防抖函数。

三、配置VS Code插件

安装Continue插件，并在VS Code扩展商店搜索"Continue"并安装。修改插件配置，添加Qwen 2.5 Coder 7b模型和相关信息。

四、实战测试

让AI帮忙编写节流函数、多使用技巧等，可以参考Continue插件高级配置指南。此外，还可以结合RAG技术构建私有知识库。

结语

通过本方案，我们实现了完全离线的开发环境、敏感代码的本地化处理以及定制化的代码补全风格。未来可尝试接入更多本地模型（如deepseek-coder-v2、CodeLlama），或结合RAG技术构建私有知识库。

个人使用感受：使用起来，肯定不比目前主流的Cursor、GitHub Copilot、TONGYI Lingma等好用，而且比较卡，主要还受限与电脑配置与模型大小。如果不是为了离线开发环境的代码提示，和敏感代码的本地化处理，没必要搞本地部署。

参考文章

1. Ollama 安装
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在这个信息爆炸的时代，掌握一项新技能就是掌握了一把打开未来之门的钥匙。希望本文能为你带来启发和帮助，让我们一起迈向智能化开发的新时代！