需使用v3.12.0或更低版通义灵码插件，配合Ollama或llama.cpp部署Qwen2.5-Coder本地模型，并配置modelEndpoint与modelName指向本地服务，启用离线知识库可增强私有代码理解能力。

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在没有外网连接的局域网环境中部署通义灵码插件，需绕过云端模型调用依赖，改用本地轻量模型+预置知识库组合实现基础代码补全与注释生成功能。

确认插件版本与离线兼容性

打开 VS Code → 左侧扩展栏搜索「Tongyi Lingma」→ 点击已安装插件右侧「…」→ 选择「Install Another Version」→ 从下拉列表中【必须选 v3.12.0 或更低版本】，v3.13.0 起强制校验云端 license，无法跳过联网验证。

安装完成后重启 VS Code，状态栏右下角若显示「Lingma: Offline Mode」即为识别成功。

部署本地推理服务（Ollama + Qwen2.5-Coder）

方法一：使用 Ollama 快速拉取量化模型

在局域网内任一可联网的中转机上执行：ollama pull qwen2.5-coder:1.5b-q4_k_m → ollama serve → 记录该机器局域网 IP（如 192.168.10.22）和默认端口 11434。

方法二：手动导入 GGUF 模型至无网节点

提前下载 【qwen2.5-coder-1.5b.Q4_K_M.gguf】 文件（官方 HuggingFace Release 页面提供 SHA256 校验值），拷贝至目标开发机任意路径（如 C:\lingma\models\）→ 使用 llama.cpp 的 server.exe 启动： server.exe -m C:\lingma\models\qwen2.5-coder-1.5b.Q4_K_M.gguf -c 2048 -ngl 32 -p 8080 → 确保防火墙放行 8080 端口。

配置插件指向本地模型服务

第一步：按下 Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）或 Cmd+Shift+P（macOS）→ 输入「Preferences: Open Settings (JSON)」→ 回车。

qwencloud-usage

管理账户认证，查询使用量和计费。用于：登录、登出、查询使用量、查看账单、免费套餐配额、编程计划状态、按量付费

下载

第二步：在 settings.json 中添加以下字段（注意逗号位置，勿破坏原有 JSON 结构）：

"tongyi.lingma.modelEndpoint": "http://192.168.10.22:11434/api/chat",

"tongyi.lingma.modelName": "qwen2.5-coder:1.5b-q4_k_m"

第三步：保存文件 → 重新加载窗口（Ctrl+Shift+P → 「Developer: Reload Window」）→ 在任意 .py 或 .js 文件中输入 def 或 function 后暂停，观察右下角是否出现「Lingma: Thinking…」提示。

启用离线知识库增强（可选但推荐）

将公司内部 API 文档、常用工具类源码、标准注释模板等整理为 Markdown 文件，存入项目根目录下的 .lingma/kb/ 文件夹 → 插件启动后自动扫描该路径，生成向量索引缓存于 %USERPROFILE%\.lingma\vectorstore\（Windows）或 ~/.lingma/vectorstore/（Linux/macOS）。

这一步不做，插件仍可运行，但无法根据你司私有 SDK 自动生成调用示例。