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Continue 离线配置实战：本地模型让 AI 编码断网不停摆

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高铁过隧道、机房里只有一台内网机器，云端模型一断网就抓瞎。Continue 的离线模式把大模型搬到你本机：Ollama 或 LM Studio 起一个本地端点，代码补全、聊天、改文件全在 localhost 上跑，代码和数据不出机器。这篇带你 10 分钟搭好离线环境，再把模型选对、参数调顺。

离线模式先解决什么

上 Continue 离线模式不是"能用就行"，它实打实换来了 4 样东西：

• 断网可用：所有推理请求走http://localhost:11434，隧道、深山、纯内网环境照样补全。
• 数据不出机器：代码片段和 prompt 一个字节都不发公网，敏感仓库可以放心接。
• 零按量费用：本地推理不收 token 钱，高频自动补全随便刷。
• 延迟可预期：7B 级模型在有独显的机器上出字快，且不跟别人的请求排队。

代价是本地资源：显存/内存要够，首次加载模型需要几十秒。这张账算得过来，离线环境才值得搭。

10 分钟跑通离线环境

最短路径是 5 步：装后端、拉模型、写配置、重启验证、关掉遥测。

第 1 步：装好 Ollama 并确认在跑。

ollama --version

执行后看到版本号（如ollama version is 0.5.x），说明后端已就绪。服务没起的话用ollama serve手动拉起。

第 2 步：拉一个代码模型到本地。

ollama pull qwen2.5-coder:7b

然后ollama list里能看到qwen2.5-coder:7b，即拉取成功。这一步要联网，离线机上提前在有网环境备好模型文件。

第 3 步：在 Continue 配置里把默认模型指到本地。编辑.continue/config.yaml：

models: - name: Qwen Coder 7B provider: ollama model: qwen2.5-coder:7b # 远程 Ollama 实例才需要这一行 # apiBase: http://<your-host>:11434

保存后重启 IDE 让配置生效。

第 4 步：发一条消息验证。在 Continue 聊天框输入1+1=?，模型流式吐出2说明全链路通了。

第 5 步：彻底断网场景补最后一刀。打开用户设置，关闭Allow Anonymous Telemetry。Continue 默认会向 PostHog 上报匿名使用数据，断网机上留着只会产生无效请求。这一步的出处是 离线运行指南。

如果你习惯用 LM Studio 而不是 Ollama，配置几乎一样：provider写lmstudio，默认端点http://localhost:1234/v1/，它是 OpenAI 兼容协议，实现见 LMStudio.ts。

模型怎么选不踩坑

选型逻辑就两条：内存定上限，任务定类型。先算机器装得下哪个体积，再按用途挑系列。

• 要自动补全：选代码微调过的 FIM 模型。Continue 会自动读 Ollama 的模型模板，模板里带.Suffix变量才判定支持 FIM，纯聊天模型补全基本不出字。
• 要聊天/解释：通用指令模型即可，不必上 coder 系。
• 机器只有 CPU：选 3B 及以下量化（如qwen2.5-coder:3b），7B 以上在纯 CPU 上会慢到没法用。

按这个逻辑对号入座：

注意 Continue 内部还有一层模型名映射，比如codellama-7b会转成 Ollama 的codellama:7b，映射表在 Ollama.ts 的modelMap里。写配置时用ollama list里的真实 tag 最稳，别凭记忆。

从能用到好用：4 个调优动作

• 目的：解决"内存不够"报错→动作：在模型下加小上下文。Continue 默认上下文比 Ollama 其他工具大，容易触发Model requires more system memory：

  models: - name: Qwen Coder 7B provider: ollama model: qwen2.5-coder:7b defaultCompletionOptions: contextLength: 2048

  预期效果：大模型正常加载，聊天不再报内存错误。

• 目的：让补全更稳→动作：补全场景把 temperature 压到 0～0.3。预期效果：少出"看着像、跑不了"的幻觉代码。

• 目的：资源随用随还→动作：不用的模型ollama rm <name>清掉；长会话机器把 Ollama 的keep_alive调大，避免反复冷加载。预期效果：磁盘和内存只留给当前在用的模型。

• 目的：补全响应快→动作：补全角色单独配一个小模型（见 autocomplete 模型角色文档），聊天角色留给大模型。预期效果：补全延迟低，复杂问答质量不降。

卡住了按这张表查

排查顺序：先查进程 → 再查模型名 → 再查内存 → 最后查模型能力。

配置项和高级用法（自定义 capabilities、远程 Ollama 鉴权）的完整字段，直接查 Ollama 配置文档 和 自托管模型指南。

离线环境的价值一句话：补全、聊天、改代码全部落在 localhost，断网、内网、敏感代码场景下 Continue 不降级。从这 5 步跑通之后，你手里就是一个随时能断网工作的 AI 编码环境。

• 离线运行指南
• Ollama 模型实现
• LM Studio 模型实现
• Ollama 配置文档

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