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DeepSeek怎么接入VSCode_DeepSeek编程插件配置【编程】

冬宇同学_6684

冬宇同学_6684

发布时间:2026-02-24 08:57:12

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来源于php中文网

原创

需通过兼容插件接入DeepSeek本地服务:先用Ollama或vLLM运行DeepSeek-Coder模型,再安装Continue或Tabby插件并配置API地址与模型名,最后验证补全功能是否正常响应。

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deepseek怎么接入vscode_deepseek编程插件配置【编程】

如果您希望在 VSCode 中使用 DeepSeek 模型进行代码补全、解释或生成,则需要通过兼容的 LLM 插件接入 DeepSeek 的 API 或本地运行的服务。以下是完成 DeepSeek 接入与编程插件配置的具体步骤:

一、确认 DeepSeek 模型访问方式

DeepSeek 官方未提供公开的通用 API 接口,当前主流接入方式包括调用其开源模型(如 DeepSeek-Coder)的本地推理服务,或通过支持自定义模型后端的插件对接已部署的 OpenAI 兼容接口。需先明确您采用的是本地运行的 vLLM/Ollama 服务,还是第三方托管的兼容端点。

1、访问 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder 下载对应版本的模型权重文件。

2、使用 Ollama 工具执行 ollama run deepseek-coder:6.7b 启动本地模型服务(需提前安装 Ollama 并确保模型已成功加载)。

3、若使用 vLLM,启动命令示例为:python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct --host 0.0.0.0 --port 8000。

二、安装支持自定义 LLM 的 VSCode 插件

VSCode 原生不支持直接调用 DeepSeek,必须借助具备模型后端配置能力的扩展。目前可选插件包括 Continue、Tabby、Continue Dev、CodeWhisperer(需适配)等,其中 Continue 插件对开源模型兼容性较强且配置灵活。

1、打开 VSCode 扩展市场,搜索并安装 Continue 插件(发布者:Continue.dev)。

2、安装完成后,按 Ctrl+Shift+P(Windows/Linux)或 Cmd+Shift+P(macOS)打开命令面板。

3、输入并选择 Continue: Configure,系统将自动创建或打开 ~/.continue/config.py 配置文件。

三、配置 DeepSeek 模型为 Continue 的默认模型

Continue 支持通过 Python 配置文件指定任意 OpenAI 兼容接口作为模型后端。需将本地运行的 DeepSeek 服务地址、模型名称及认证信息写入 config.py。

1、在 config.py 文件中,定位到 models = [] 列表位置。

2、插入以下配置块(以 vLLM 服务为例):

One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more
One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型,使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

from continuedev.libs.llm.openai import OpenAI

models.append(OpenAI(model="deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", api_base="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY"))

3、保存文件后,重启 VSCode 或执行 Continue: Reload Config 命令使配置生效。

四、使用 Ollama 运行 DeepSeek 并配置 Tabby 插件

Tabby 是轻量级开源代码补全工具,原生支持 Ollama,无需额外封装即可调用本地 DeepSeek-Coder 模型,适合快速启用基础补全功能。

1、在 VSCode 扩展市场中安装 Tabby 插件(发布者:TabbyML)。

2、打开 VSCode 设置(Ctrl+,),搜索 Tabby Server,将 Server Type 设为 Ollama。

3、在 Ollama Model 字段中输入 deepseek-coder:6.7b(确保该模型已在 Ollama 中列出,可通过 ollama list 验证)。

五、验证 DeepSeek 接入是否成功

配置完成后,需在实际编码环境中触发模型响应,确认请求能正确转发至 DeepSeek 服务并返回合理结果。此步骤用于排除网络、端口或模型名称匹配错误。

1、新建一个 .py 文件,在空行处输入 # TODO: 后按下 Tab 键(Tabby 默认行为)或输入 @ 后按 Ctrl+Enter(Continue 默认快捷键)。

2、观察右下角状态栏是否显示 Tabby: Ready 或 Continue: Running 等连接提示。

3、若出现补全建议且内容符合 DeepSeek-Coder 的代码风格(如 Python 函数注释含 type hints、多行 docstring),则表示接入成功。

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