OpenStation + VSCode ：本地大模型赋能编码效率的实战指南

作为每天和 VSCode 朝夕相处的开发者，代码补全、文档查询、bug 调试是日常工作的核心环节，但传统开发模式中，这些操作往往伴随着频繁切屏、网络延迟或隐私泄露风险。直到用 OpenStation 部署本地大模型并集成到 VSCode 后，才发现开发效率能实现质的飞跃 ------ 既保留了 VSCode 的轻量化体验，又获得了专属本地大模型的智能辅助能力。

1. 模型选择环节，OpenStation 的模型库完全覆盖了开发场景的需求

常用的 Qwen3 系列，从 0.6B 到 80B 参数量应有尽有，小参数量模型适合实时代码补全，大参数量模型则能处理复杂逻辑优化；DeepSeek-V3 在代码生成场景表现尤为突出，用它辅助编写算法模块时，逻辑完整性和语法准确性都远超通用模型；而 ZhipuAI 的 GLM4 系列，多轮对话上下文保持能力强，查询技术文档或行业术语时，输出精准度很高。所有模型支持断点续传下载，下载后自动完成平台适配，无需手动配置依赖环境。

2. 部署模式的多样性让不同开发场景都能找到适配方案

日常编码辅助时，可以选择 Single 单机部署模式，推理引擎选用 SGLang（GPU），启动速度快且推理延迟低，代码补全几乎秒响应；
开发团队协作项目时，可以采用 Distributed 分布式部署，跨多个节点部署大参数量模型，平台自动实现负载均衡，确保多开发者同时调用时的稳定性；
在无 GPU 的测试服务器上，CPU-Only 部署模式就能满足需求，虽然推理速度稍慢，但足够支撑简单的代码检查和逻辑验证。

3. 节点选择的灵活性进一步提升了资源利用率

单机部署时，可精确选择节点中的某一张加速卡，剩余资源可正常处理其他开发任务；
分布式部署时，支持跨节点选择不同节点的加速卡，平台自动完成张量并行部署，无需手动编写分布式脚本；
CPU 部署则更灵活，任意节点只需满足基础硬件要求，就能快速启动服务，适合临时测试场景。

4. 部署后管理简洁高效

服务上线后，OpenStation 界面会清晰展示实例状态、Model ID、API 访问地址和部署时间，比如我部署的 Qwen3-1.7B 实例，API 地址为http://10.128.4.13:8080，Model ID 为 qwenD。运维过程中，可随时查看实例运行状态，支持一键删除无用实例，避免资源占用。遇到问题时，通过平台提供的日志功能，能快速定位 GPU 驱动、推理引擎等环节的故障，无需登录服务器排查。

5. 对接VS Code客户端

有了模型服务，接下来要让 VSCode 能调用它。试了几个插件，最终选了 Continue（开源、轻量、支持自定义模型 API），配置步骤比想象中简单：

安装插件：在 VSCode 的扩展商店搜索 "Continue"，点击安装。

配置模型连接：按照图中顺序依次点击图标，会打开config.json配置文件。重点改以下红色框中的几个字段（参考OpenStation平台中模型服务信息进行修改）：

6. OpenStation 快速部署指南

项目地址 ：https://github.com/fastaistack/OpenStation

在线安装（支持Ubuntu22.04 / 20.04 / 18.04系列及Centos7系列）

curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh
#其中，--version latest 表示安装OpenStation平台的最新版本，如果选择安装历史版本，可以传入历史版本号，比如--version 0.6.7)
bash openstation-install-online.sh --version latest

也可直接下载在线安装包（openstation-pkg-online-latest.tar.gz），上传至Linux服务器后执行：

复制代码

tar -xvzf openstation-pkg-online-latest.tar.gz 
cd openstation-pkg-online-latest/deploy 
bash install.sh true

离线安装（仅支持Ubuntu 22.04.2/20.04.6/18.04.6）

点击「离线 OpenStation 安装包下载 」，参考上述**OpenStation项目地址**中离线安装文档。

部署完成后，登录页面如下：

7. 总结

OpenStation 与 VSCode 的协同，本质是将本地大模型的智能能力无缝融入编码全流程。OpenStation 解决了本地大模型 "部署难、管理繁" 的技术痛点，提供了灵活的部署模式和丰富的模型生态；Continue 插件则搭建了大模型与 VSCode 的沟通桥梁，实现了 "编辑 - 辅助 - 调试" 的闭环。对于开发者而言，这种组合既保证了代码的隐私安全，又显著提升了编码效率，让我们能从重复劳动中解放出来，聚焦于核心逻辑设计和架构优化，是 AI 时代提升开发效率的必备方案。