无缝对接：在VSCode中继续接入本地DeepSeek的完整指南
在上一篇文章中，我们已经详细介绍了如何成功部署本地 DeepSeek，使得开发者能够在本地环境中高效地进行深度学习和数据分析工作。
部署完成后，如何在 Visual Studio Code (VSCode) 中高效地进行开发调试？
成为了进一步提升工作流效率的关键⚡。
本篇文章将深入探讨如何通过 VSCode 的 "Continue" 模块插件继续接入本地 DeepSeek，简化开发过程，提升调试体验。无论是进行模型训练️♂️，还是进行数据的可视化分析，都能为我们提供强大的支持，帮助我们更轻松地与本地 DeepSeek 实现无缝对接。
思考：
1、之前我们已经实现过使用VSCode远程调用VSCode Cline 插件快速接入 DeepSeek API，提升本地深度学习效率Deepseek 但是我们发现 这样会受到网络波动及服务测服务器端影响
2、所以我们本地部署DeepSeek本地化部署方案【系列1】：打造高效、安全的图像搜索与分析平台了deepseek ，虽然数据集大小不多但是对我们来说也勉强够用
3、但是我们又发现 每次运行都要打开cmd框且都要run一下 能不能接入工具 并且能帮我自动调试代码呢？
那么~它来了
好戏即将上场，准备好被震撼了吗？坐稳了，别被DeepSeek的精彩给吓着了！
一、安装Continue模块插件
打开 vscode 点击扩展 输入搜索continue 如下 然后点击安装即可
二、配置Continue模块插件
点击Add Chat model 如下
Provider选择Ollama
Model 选择 Autodetect 会自动检测本地模型
然后点击Connect即可
完成后会发现 多出了我们前面装的8b模型 注意：需要保证Ollama启动哦
ok 这个时候我们就已经完成 本地模型接入VScode了 那么重点来了 他怎么帮我编程 提高我的编程速度和质量呢？
重点来了~~~ 看到这里 麻烦点个赞呗~
二、代码编写实战应用
完成上面步骤后 打开continue应该是如下内容
使用Ctrl + N 创建一个文件 如下
鼠标点到新建的文件 然后CTRL+I 下出现如下图
这个时候 我对他说
使用Python代码撰写
编写一个学生成绩分析系统，要求实现以下功能：
输入多个学生成绩，包含学生姓名、学号、成绩。
计算每个学生的平均成绩。
显示成绩最高、最低的学生信息。
如果你觉得他写的简单 可以让他Update 发挥你的想象 文件内容也会全部输出的哦
看到这里是不是觉得很强大呢~ 接下来抓紧利用起来吧~
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下面还有更好玩的~ 如果你还想知道什么 评论区留下你的想法~