代码不出域Continue 本地大模型离线接入完整指南【免费下载链接】continueopen-source coding agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue公司的开发机连不上公网云端 AI 编码助手直接变砖业务代码还不敢往任何外部服务传。其实 Continue 这类开源 AI 编码助手内置了本地模型支持把推理请求从云端切到 Ollama整条离线编码链路就能在你自己的机器上跑通代码始终不出域。离线链路是怎么跑通的先把机制看透后面排查问题心里才有底。一次本地补全或对话的完整路径在 VS Code 或 JetBrains 里触发请求实时补全、CtrlI生成、侧栏对话Continue 读取config.yaml发现 provider 指向localhost请求被路由到本地后端而不是云端 APIOllama 在localhost:11434加载本地模型做推理流式吐回结果Continue 把结果渲染回编辑器第 2、3 步的关键实现在 core/llm/llms/Ollama.ts它封装了与 Ollama/api/chat的流式通信包括工具调用和推理模式的透传。一句话判断只要apiBase指向本机地址模型请求就不会离开你的机器。但遥测等辅助请求是独立的彻底断网前必须单独关掉。Ollama 三步接入 Continue 启动本地推理服务并验证端口存活ollama serve curl http://localhost:11434用精确 tag下载模型tag 写错是离线环境第一大坑排查章节会再提ollama pull qwen2.5-coder:7b ollama list在 Continue 配置里声明本地模型最小可用片段models: - name: Local Coder provider: ollama model: qwen2.5-coder:7b apiBase: http://localhost:11434保存后重启 IDE。如果本地装了多个模型、不想逐个手写配置可以让 Continue 自动扫描models: - name: Autodetect provider: ollama model: AUTODETECTContinue 会通过ollama list动态填充模型下拉框随装随用切换模型不用再改 YAML。本地模型怎么选模型大小和内存占用基本线性相关先按内存定档再按任务微调模型内存需求适合任务qwen2.5-coder:1.5b~4GB实时补全qwen2.5-coder:7b~8GB代码生成、对话llama3.1:8b~16GB对话 工具调用Agent 模式codellama:13b~16GB复杂代码生成两条选型经验补全模型要小要快1.5B 档延迟最低对话和 Agent 模型优先挑确认支持工具调用的如llama3.1:8b否则 Agent 模式会被直接拦下。彻底断网环境要补的两件事 ️配好本地模型还不够——Continue 默认还会尝试发起遥测请求。按官方 air-gapped 环境指南还有两件事必须做在用户设置里关闭Allow Anonymous Telemetry阻止 Continue 向外部遥测服务发请求离线装 VS Code 插件要走.vsix文件从内网文件服务器分发后手动安装把默认模型指到本地重启 VS Code 生效在 IDE 的模型选择器里确认当前生效的是本地模型这一步能防止改了配置但 IDE 还在走旧模型的假象踩坑排查现象 → 命令 → 解法① 报404 model xxx not found现象配置格式没错但模型不存在。 排查ollama list看本地实际装了哪些 tag。 解法tag 必须精确匹配。ollama pull deepseek-r1装的是:latest而配置要的是:32b——补一条ollama pull deepseek-r1:32b即可。② 报Model requires more system memory to run现象Continue 默认上下文窗口比多数工具大内存占用超预期。 排查ollama ps看模型实际内存占用。 解法在配置里把contextLength降到 2048 左右或换小一档的模型。③ Agent 模式提示 not supported现象模型文档宣称支持工具调用实际跑 Agent 被拦。 排查确认该模型工具调用是否真实可用部分模型名不副实。 解法配置里显式加capabilities: [tool_use]仍报错就换确认支持工具调用的模型如 llama3.1。把离线变成默认工作流配完之后Continue 在你机器上就是一个纯本地闭环请求、推理、渲染全在内网完成没有一次模型调用出域。想验证直接拔掉网线发一条对话能回消息就说明链路彻底离线。想读源码看细节可以拉仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue延伸阅读离线环境配置指南Ollama 集成完整文档Ollama LLM 适配器源码【免费下载链接】continueopen-source coding agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 代码不出域：Continue 本地大模型离线接入完整指南
代码不出域Continue 本地大模型离线接入完整指南【免费下载链接】continueopen-source coding agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue公司的开发机连不上公网云端 AI 编码助手直接变砖业务代码还不敢往任何外部服务传。其实 Continue 这类开源 AI 编码助手内置了本地模型支持把推理请求从云端切到 Ollama整条离线编码链路就能在你自己的机器上跑通代码始终不出域。离线链路是怎么跑通的先把机制看透后面排查问题心里才有底。一次本地补全或对话的完整路径在 VS Code 或 JetBrains 里触发请求实时补全、CtrlI生成、侧栏对话Continue 读取config.yaml发现 provider 指向localhost请求被路由到本地后端而不是云端 APIOllama 在localhost:11434加载本地模型做推理流式吐回结果Continue 把结果渲染回编辑器第 2、3 步的关键实现在 core/llm/llms/Ollama.ts它封装了与 Ollama/api/chat的流式通信包括工具调用和推理模式的透传。一句话判断只要apiBase指向本机地址模型请求就不会离开你的机器。但遥测等辅助请求是独立的彻底断网前必须单独关掉。Ollama 三步接入 Continue 启动本地推理服务并验证端口存活ollama serve curl http://localhost:11434用精确 tag下载模型tag 写错是离线环境第一大坑排查章节会再提ollama pull qwen2.5-coder:7b ollama list在 Continue 配置里声明本地模型最小可用片段models: - name: Local Coder provider: ollama model: qwen2.5-coder:7b apiBase: http://localhost:11434保存后重启 IDE。如果本地装了多个模型、不想逐个手写配置可以让 Continue 自动扫描models: - name: Autodetect provider: ollama model: AUTODETECTContinue 会通过ollama list动态填充模型下拉框随装随用切换模型不用再改 YAML。本地模型怎么选模型大小和内存占用基本线性相关先按内存定档再按任务微调模型内存需求适合任务qwen2.5-coder:1.5b~4GB实时补全qwen2.5-coder:7b~8GB代码生成、对话llama3.1:8b~16GB对话 工具调用Agent 模式codellama:13b~16GB复杂代码生成两条选型经验补全模型要小要快1.5B 档延迟最低对话和 Agent 模型优先挑确认支持工具调用的如llama3.1:8b否则 Agent 模式会被直接拦下。彻底断网环境要补的两件事 ️配好本地模型还不够——Continue 默认还会尝试发起遥测请求。按官方 air-gapped 环境指南还有两件事必须做在用户设置里关闭Allow Anonymous Telemetry阻止 Continue 向外部遥测服务发请求离线装 VS Code 插件要走.vsix文件从内网文件服务器分发后手动安装把默认模型指到本地重启 VS Code 生效在 IDE 的模型选择器里确认当前生效的是本地模型这一步能防止改了配置但 IDE 还在走旧模型的假象踩坑排查现象 → 命令 → 解法① 报404 model xxx not found现象配置格式没错但模型不存在。 排查ollama list看本地实际装了哪些 tag。 解法tag 必须精确匹配。ollama pull deepseek-r1装的是:latest而配置要的是:32b——补一条ollama pull deepseek-r1:32b即可。② 报Model requires more system memory to run现象Continue 默认上下文窗口比多数工具大内存占用超预期。 排查ollama ps看模型实际内存占用。 解法在配置里把contextLength降到 2048 左右或换小一档的模型。③ Agent 模式提示 not supported现象模型文档宣称支持工具调用实际跑 Agent 被拦。 排查确认该模型工具调用是否真实可用部分模型名不副实。 解法配置里显式加capabilities: [tool_use]仍报错就换确认支持工具调用的模型如 llama3.1。把离线变成默认工作流配完之后Continue 在你机器上就是一个纯本地闭环请求、推理、渲染全在内网完成没有一次模型调用出域。想验证直接拔掉网线发一条对话能回消息就说明链路彻底离线。想读源码看细节可以拉仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue延伸阅读离线环境配置指南Ollama 集成完整文档Ollama LLM 适配器源码【免费下载链接】continueopen-source coding agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/continue创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考