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Vim配置AI Copilot提升编码效率

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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:

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

配置Plugin 'llama.vim'.vimrcvundle#begin() 区域:

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

brew install llama.cpp

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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:
    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:
    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:
    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:
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接下来就可以快乐的使用代码生成辅助了:
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悦读

道可道,非常道;名可名,非常名。 无名,天地之始,有名,万物之母。 故常无欲,以观其妙,常有欲,以观其徼。 此两者,同出而异名,同谓之玄,玄之又玄,众妙之门。

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