相信很多科技公司都有提升编码生产性的需求，而现在主要有两类方案，一类是基于Agent的AI程序员方案，比如被质疑视频造假的全球第一个AI程序员Devin；而另一类方案是现在用的最多的Code Copilot编程助手的方案，多以IDE插件的形式存在。而第二类Code Copilot编程助手中，最强王者毫无疑问是Github Copilot，虽然也有其他免费的，比如Bito或Cursor等产品，但是信息安全仍然难以得到保证，尤其是一些银行或政府那种安全性高的项目，肯定不会让你使用的。下面我来介绍一个开源项目，无论是插件本身还是背后的大模型，完全可以实现私有化，企业局域网内就可以使用，无信息安全问题。

Continue插件

Continue插件是一个开源的Code Copilot项目（官网地址：https://github.com/continuedev/continue），现在支持VS Code和JetBrains IDE的扩展，可以在对应的IDE插件市场中直接搜索Continue下载插件。如果怕有后门，可以大家将源码下载，找出后门，自己打包插件本地安装到IDE中。（项目源码我查过，我是没找到有后门）

（Vs Code中下载）

（IntelliJ IDEA中下载）

现在给我的使用体验来看，VS Code中的插件体验好一些。具体插件都支持什么功能，可以参照官网：https://docs.continue.dev/intro

（Contnue官网）

而Continue插件支持的功能就不多说了，类似于Github Copilot，可以通过Chat窗口生成代码、也支持在代码中写Commet生成代码、支持代码补全、优化代码、生成测试代码、添加注释等等。

（Vs Code中利用Contnue插件添加代码注释）

重点：Continue插件配置私有大模型

今天我们的重点在这，因为信息安全的问题，如何利用Continue插件配置私有大模型。

Continue插件默认给我们预设了一些大模型（比如GPT-4、GPT-3.5-Turbo、Gemini Pro等），大家也可以使用，不过你都局域网了，肯定访问不了。所以我们要选择一个开源的大模型部署后，使Continue插件可以选择我们自己部署的大模型，下面是详细步骤：

1、最关键的是第一步，我们要选择一个好的开源的大模型。因为Continue插件好不好用，用的爽不爽，本质上，还是要看大模型的能力。而我们的选择对象是针对编程领域的Code LLM，而Code LLM那么多，比如Code Llama、codegemma、CodeQwen、DeepSeek-Coder等，选谁呢？

这里给大家一个网站，里面列出了一些开源的Code LLM在编程领域对各个语言的支持如何：https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-models-leaderboard

这一步很重要，如果大家对一些Code LLM不太了解或者有很多疑问，可以私信我或评论区留言，我当时在模型选型这花了很多精力去测评，可以使大家少走很多弯路。

注意：Continue Chat模式和代码补全，是两个配置，可以配置同一个大模型，也可以配置不同的大模型。如果你选择的模型既支持Chat，也支持代码补全那最好，否则大多数Code LLM只支持Chat模式下，不支持代码补全模式，这里一定要注意。

关于这里，我评测完，最推荐DeepSeek-Coder，两种模式都支持，有能力的上33b，否则7b也很不错。

2、选择完大模型之后，肯定要跑起来，这里方法就很多了，比如我之前介绍过用Ollama或Llamacpp启动一个大模型。具体参照文章《穷，没钱买GPU，本地还想跑大模型，后悔没早点知道这个工具》。模型跑起来之后，需要暴露出一个API URL。

3、Continue插件配置私有大模型，这一步也是重点。可以打开Continue插件的配置文件config.json，添加你自己的私有大模型。比如下面我配置自己的deepseek-coder-33b大模型：

（Continue Chat模式的私有大模型配置）

（Continue 代码补全模式的私有大模型配置）

config.json中还有很多配置，比如自定义指令等，具体大家可以参照官网，也不详细介绍了。

配置之后需要重启IDE。

4、最后就可以选择自己刚才配置的大模型开心的使用了。

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以上就是Continue插件如何配置自己私有大模型的详细步骤，里面有很多坑，具体大家配置的时候要是有问题，大家可以私信我或评论区留言。