Vim配置AI Copilot提升编码效率

轻口味2025-02-07 18:25

市面上已经有成熟的AI编码助手，先有Github的Copilot，后有国内各个厂家提供的助手，以及现在能力更强大的cursor等。只是目前市面的编码助手，只支持VSCode和JetBrains，对一些Vim高度依赖的开发者很不友好。正好找到了一款Vim插件，支持本地离线AI模型进行编码提效。

首先需要安装Vim插件，以Mac代码为例，下载llama.vim到bundle中：

复制代码

cd ~/.vim/bundle
git clone https://github.com/ggml-org/llama.vim

配置Plugin 'llama.vim' 到 .vimrc的 vundle#begin() 区域：

复制代码

set rtp+=~/.vim/bundle/Vundle.vim
call vundle#begin()
Plugin 'VundleVim/Vundle.vim'
Plugin 'ggml-org/llama.vim'
call vundle#end()

接着安装llama.cpp：

复制代码

brew install llama.cpp

接下来安装离线模型，下面是建议的配置，具体取决于我们的VRAM数量：

超过 16GB VRAM:

shell 复制代码

llama-server \
    -hf ggml-org/Qwen2.5-Coder-7B-Q8_0-GGUF \
    --port 8012 -ngl 99 -fa -ub 1024 -b 1024 \
    --ctx-size 0 --cache-reuse 256

小于 16GB VRAM:

shell 复制代码

llama-server \
    -hf ggml-org/Qwen2.5-Coder-3B-Q8_0-GGUF \
    --port 8012 -ngl 99 -fa -ub 1024 -b 1024 \
    --ctx-size 0 --cache-reuse 256

小于 8GB VRAM:

shell 复制代码

llama-server \
    -hf ggml-org/Qwen2.5-Coder-1.5B-Q8_0-GGUF \
    --port 8012 -ngl 99 -fa -ub 1024 -b 1024 \
    --ctx-size 0 --cache-reuse 256

这里我们选择千问2.5，7B 版本：

接下来就可以快乐的使用代码生成辅助了：