使用ollama, deepseekcoder,vscode web, continue组合构建一个私有网络下的AI辅助开发环境

1 概述

随着人工智能技术的发展，越来越多的开发者开始尝试将 AI 集成到他们的日常开发流程中，以提高效率和创新能力。本文将介绍如何利用 Ollama、DeepSeekCoder、VSCode Web 和 Continue 在私有网络下构建一个强大的 AI 辅助开发环境。这种方案，非常适合需要确保代码保密，并且又想要充分利用当前人工智能最新技术的开发团队。

2 技术栈简介

2.1 Ollama

Ollama 是一个开源的大规模语言模型服务工具，它允许用户轻松地在本地部署和运行先进的语言模型。

2.2 DeepSeekCoder

DeepSeekCoder 是一个经过多种编程语言训练的大语言模型，它能为开发者提供代码建议、自动补全等功能。通过理解上下文和开发者的需求，DeepSeekCoder 能够显著提高编码效率和质量。此处使用它作为一系列大语言模型的代表，实际使用过程中会灵活结合多个大语言模型以最大化地提高效率。

2.3 VSCode Web

VSCode Web 是 Visual Studio Code 的轻量级浏览器版本，它可以方便地在任何支持 Web 的设备上进行开发。

2.4 Continue

Continue 是一个 Visual Studio Code (VSCode) 插件，它集成了大型语言模型的服务能力，旨在辅助开发者高效地进行代码编写和调试。通过这个插件，开发者可以直接在 VSCode 编辑器环境中访问高级的自然语言处理功能，从而获得智能代码建议、自动补全、错误诊断等实用功能，极大地提升了开发效率和代码质量。

3 环境准备

3.1 安装Ollama

   - 下载并安装 Ollama。

   - 安装所需的大语言模型。

3.2 设置VSCode Web

   - 准备 VSCode Web 的环境。

3.3 整合Continue

   - 安装 Continue 插件。

   - 配置 Continue 插件以进行代码辅助。

4 步骤详解

4.1 下载运行 Ollama

- 按照官方文档的指示安装 ollama : https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/linux.md

- 启动服务。

4.2 安装 DeepSeekCoder等大语言模型

4.2.1 使用 ollama 拉取以下模型

- deepseek-coder-v2:16b-lite-instruct-q4_0

- starcoder2:3b

- qwen2:7b

- nomic-embed-text

- text-embedding-3-smallon

4.3 安装 VSCode Web

- 按照官方文档的指示安装 code-server : https://github.com/coder/code-server?tab=readme-ov-file

4.4 安装Continue插件

4.4.1 访问安装好的 code-server 的网页界面，以完成以下步骤

- 安装 Continue 插件。

- 配置 Continue 插件以集成 Ollama。

5 实战演练

5.1 代码自动补全

   - 在 VSCode Web 中编写代码。

   - Continue 会调用 Ollama 使用大语言模型进行实时的智能补全。

5.2 代码审查

   - 使用 Ollama 和 Continue 进行代码审查。

   - 根据建议进行代码改进。

   - 可选中代码，要求大语言模型按照自己的文字描述来进行修改。

5.3 代码生成

   - 可直接要求大语言模型在文本编辑器界面按照自己的要求生成一段代码。

5.4 针对技术问题进行聊天

   - 在聊天界面中直接与大语言模型就技术问题进行交谈

   - 粘贴报错的日志，让大语言模型分析错误的原因及具体的出错代码行号，给出修复建议

6 总结

通过上述步骤，我们已经成功地构建了一个私有网络下的 AI 辅助开发环境。这个环境不仅可以提高开发效率，还能保证代码的质量。未来，我们可以继续探索更多技术和工具来进一步增强这个开发环境的功能。

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