LM Studio'yu VS Code ile bağlayarak yerel yapay zeka ile programlama nasıl yapılır?

Aylık aboneliklere bağımlı olmaktan veya kişisel verilerinizin ve özel projelerinizin bulutta kaybolmasından bıktıysanız, kendi yapay zeka ortamınızı kurmak ideal çözümdür. LM Studio'yu VS Code ile bağlayın Yerel yapay zekâ ile programlama harika bir fikir olabilir.

Araçlar sayesinde, LM StüdyosuGünümüzde, güçlü dil modellerini bilgisayarınızın donanımı üzerinde doğrudan çalıştırmak ve aynı zamanda işlevselliği korumak tamamen mümkündür. mutlak gizlilik ve internet bağlantısı olmadan çalışıyor. Asıl sihir, bu yerel beynin en sevdiğimiz kod düzenleyiciyle iletişim kurmasını sağladığımızda gerçekleşiyor. LM Studio'yu bağlayarak Visual Studio KoduBasit bir editörü, kod üretebilen, karmaşık fonksiyonları açıklayabilen ve tüm satırları otomatik olarak tamamlayabilen akıllı bir iş istasyonuna dönüştürdük; bunların hepsini de şu teknolojilerden yararlanarak başardık: GPU veya NPU'nuzun gücü Harici API'lere tek kuruş harcamadan.

LM Studio ile zemini hazırlamak

LM Studio'yu VS Code ile bağlamak için öncelikle LM Studio uygulamasının kurulu ve yapılandırılmış olması gerekiyor. Programlama konusunda yardım arayanlar için, her model işe yaramaz; ideal olarak, kod için optimize edilmiş sürümleri indirmeniz gerekir. Çok güvenilir bir seçenek ise şudur: Qwen2.5 KodlayıcıAncak, beden seçimini (örneğin 14B veya 3B ölçüleri gibi) aşağıdaki faktörlere göre yapmalısınız: kullanılabilir RAM belleği Sistem çökmesini önlemek için bilgisayarınızda.

Eğer Mac kullanıyorsanız Apple Silikon Eğer 32 GB veya daha fazla RAM'iniz varsa, daha güçlü modelleri deneyebilirsiniz, örneğin... Kod-22BmacOS kullanıcıları için gelişmiş bir yöntem, şu komutu kullanarak sabit bellek sınırını kaldırmaktır: sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=50000Bu, niceleme modelleri gibi daha yüksek kaliteli modellerin yüklenmesine olanak tanır. Q8_0 Bellek hataları olmadan.

Model seçildikten sonra, geliştirici paneline erişmek şarttır ve yerel sunucuyu etkinleştirinLM Studio varsayılan olarak şu adreste bir sunucu başlatır: http://localhost:1234Ayarlamayı yapmayı unutmayın. Bağlam Uzunluğu (Bağlam penceresi) ihtiyaçlarınıza göre; kapsamlı kod görevleri için bu değeri 16.384 hatta 32.768 belirtece çıkarmanız önerilir, ancak bu makinenizin kaynaklarını daha fazla tüketecektir.

 

LM Studio'yu Continue.dev uzantısını kullanarak VS Code ile bağlayın.

VS Code'un az önce kurduğumuz sunucuyla "iletişim kurabilmesi" için en popüler ve çok yönlü seçenek, uzantıdır. Devam et.devUygulamayı pazar yerinden yükledikten sonra, kenar çubuğunda yeni bir panel görünecektir. Sohbeti başlatmak için, alttaki seçiciye tıklayarak ve model seçerek bir model eklemeliyiz. LM Studio bir sağlayıcı olarak ve sunucuda yüklü olan modeli bulması için otomatik algılama seçeneğini seçin.

LM Studio'yu VS Code ile bağladıktan sonra etkinleştirebilirsiniz. akıllı otomatik tamamlama (Yazarken beliren gri öneriler için), yapılandırma dosyasını düzenlemeniz gerekecek. config.json klasörde yer almaktadır .continue Kullanıcınızın. Burada tanımlarsınız. sekmeOtomatikTamamlamaModeliAPI URL'sini ve belirli model adını belirterek, Copilot'a benzer sorunsuz bir deneyim elde edilir. tamamen çevrimdışı.

Alternatifleri keşfetmek: Yapay Zeka Araç Seti ve Açık Kod

LM Studio'yu VS Code ile bağlarken, her şey Continue.dev ile ilgili değil. Microsoft, bu amaçla bir uzantı sunuyor. Yapay Zeka Araç KitiBu durum özellikle Copilot+ sertifikalı bilgisayarlara sahip olanlar ve Özel NPUBu araç, yerel ve bulut modellerinden oluşan bir kataloğu yönetmenize ve aşağıdakiler gibi hafif sürümlerin yüklenmesini kolaylaştırmanıza olanak tanır: Ph-4Enerji tüketimini ve modern donanımın performansını optimize etmek.

Öte yandan, daha çok ajan odaklı bir deneyim arıyorsanız (dosyaları düzenleyebilen ve terminal komutlarını çalıştırabilen), entegrasyon seçeneği de mevcut. Açık KodBu çözüm, LM Studio'yu VS Code'daki gelişmiş bir sohbet paneline bağlayan, başsız bir sunucu görevi görür. Bu iş akışının en güçlü yönü, şu özellikleri desteklemesidir... MCP (Model Bağlam Protokolü)Bu, aracının bir dosyada yapılandırılmış sunucular aracılığıyla veritabanları, tarayıcılar veya dosya sistemleriyle etkileşim kurmasına olanak tanır. .mcp.json.

Gelişmiş ayarlar ve BYOK

VS Code, bu şemaya izin verecek şekilde gelişti. BYOK (Kendi Anahtarınızı Getirin)Bu, dil modeli düzenleyicisi (sohbet seçicisindeki dişli simgesi) aracılığıyla özel uç noktalar ekleyebileceğiniz anlamına gelir. Bir uç noktayı yapılandırırken... Özel Uç NoktaAPI'nin Sohbet Tamamlamaları mı yoksa Mesajlar formatını mı kullanacağını tanımlayarak, yerel modellerin ağır eklentilere gerek kalmadan doğrudan VS Code'un yerel sohbet arayüzüne entegre edilmesini sağlayabilirsiniz.

Sohbet özelliğinin kusursuz çalıştığını belirtmekte fayda var, ancak bazı özelliklerinde sorunlar yaşanabilir. yardımcı program (Sohbet başlıklarının veya onay mesajlarının otomatik olarak oluşturulması gibi) genellikle ayarlarda yapılandırılmış bir model gerektirir. chat.utilityModelEğer Copilot aboneliğiniz yoksa, yapmanız gereken tek şey... yerel modelinizi atayın VS Code yapılandırmasındaki bu değişkenler, üretkenliğinizi kaybetmenizi önleyecektir.

Terminali tercih edenler için LM Studio artık Anthropic ile uyumlu bir uç nokta sunarak aşağıdaki gibi araçların kullanımına olanak tanıyor: Claude Kodu çevre değişkenine işaret ediyor ANTHROPIC_BASE_URL Yerel sunucuya. Bu çok yönlülük, bilgisayarınızı yapay zeka merkezi haline getirerek aralarında geçiş yapmanızı sağlar. farklı modeller ve arayüzler Çözmeye çalıştığınız görevin karmaşıklığına bağlı olarak.

Buna değer. LM Studio'yu VS Code ile nasıl bağlarım? Ağ bağlantısına bağlı olmayan bir programlama asistanına sahip olmak, kısıtlı ortamlarda çalışmanıza olanak tanıdığı ve hassas kodların asla sabit diskinizden ayrılmamasını sağladığı için büyük bir rekabet avantajıdır. LM Studio sunucusunu Continue veya AI Toolkit gibi eklentilerle birleştirerek, şunlara sahip olursunuz: esnek ve özgür ekosistem Donanımınızın gücüne uyum sağlayan ve yazılım yazma ve optimize etme şeklinizi dönüştüren bir çözüm.