نماذج ⁨LLM⁩ المحلية مع ⁨VS Code⁩ و⁨Cursor⁩: الإعداد وأفضل الممارسات

كيف تُعِدّ Continue.dev في VS Code؟

# 1. Install Continue from VS Code marketplace
# Search "Continue" and click Install

# 2. Make sure Ollama is running
ollama serve

# 3. Open Continue settings (Ctrl+Shift+P → Continue: Open Settings)
# config.json opens

# 4. Configure for your local model:
# Replace the default settings with:
{
  "models": [{
    "title": "Ollama",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  }],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Ollama",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

# 5. Start typing code and press Tab for completions
# Or Ctrl+Shift+\ to manually trigger completions

كيف تستخدم النماذج المحلية في Cursor؟

# 1. Download Cursor from cursor.sh
# 2. Make sure Ollama is running
ollama serve

# 3. Open Cursor Settings (Cmd/Ctrl + ,)
# 4. Search "Model" and set:
#    - Model Provider: "Ollama"
#    - Model: "qwen2.5-coder:7b" (or your choice)
#    - API Base: "http://localhost:11434"

# 5. Type code and press Tab for inline completions
# 6. Ctrl+K for multi-line completions

أي النماذج الأفضل للشيفرة؟

ما زمن الاستجابة وVRAM الذي يجب توقّعه؟

كيف تُعِدّ إكمالات الشيفرة للحصول على أفضل أداء؟

# config.json advanced settings
{
  "tabAutocompleteModel": {
    "contextLength": 2048,     # How much code context to send
    "maxTokens": 50            # Max tokens per completion
  },
  "completionOptions": {
    "maxContextTokens": 1024,
    "maxSuggestionsCount": 5,
    "debounceWaitMs": 200      # Wait before showing completions (ms)
  },
  # For faster inference, use smaller context:
  "models": [{
    "contextLength": 1024      # Smaller context = faster
  }]
}

# For best speed on 8GB machines:
# - Use 7B model (not 13B)
# - Set maxTokens to 30
# - Set debounceWaitMs to 500 (less flickering)

ما الأخطاء الشائعة عند إعداد إكمالات الشيفرة المحلية؟

• عدم ضبط زمن استجابة debounce: إذا بدت الإكمالات "بطيئة"، زِد debounceWaitMs (مثلًا إلى 400 مللي ثانية) لتجنّب عرض اقتراحات غير مكتملة.
• استخدام نموذج كبير جدًا على VRAM الخاص بك: نموذج 13B زائد عبء المحرر قد يستخدم أكثر من 12 GB. على أجهزة 8 GB، التزم بنماذج 7B.
• توقّع جودة شيفرة بمستوى السحابة: GPT-5.6 أفضل بشكل كبير في الشيفرة من أي نموذج 7B. تمثّل الإكمالات المحلية 70-80% من جودة السحابة.
• تشغيل الاستدلال على CPU: الإكمالات على CPU غير عملية (زمن استجابة 5-10 ثوانٍ). GPU ضرورية للحصول على إكمالات قابلة للاستخدام.

الأسئلة الشائعة: إكمالات الشيفرة المحلية

قراءات ذات صلة

• أفضل مساعد شيفرة بالذكاء الاصطناعي لـLLM محلي -- مقارنة كاملة لـCursor وContinue.dev وCody وTabnine وWindsurf بدعم LLM محلي.
• مكدّس المطوّر بـLLM محلي -- المكدّس الكامل الذي يشمل إعداد خادم API والمراقبة في الإنتاج بما يتجاوز التكامل مع الـIDE.
• كيفية تثبيت Ollama -- أعِدّ Ollama لإكمالات الشيفرة.
• أفضل نماذج LLM المحلية للبرمجة -- معيار مفصّل لنماذج الشيفرة.
• كيفية تثبيت LM Studio -- أي أداة تستخدم.
• واجهة API متوافقة مع OpenAI لـLLM محلي -- واجهات API لإكمالات الشيفرة.

المصادر

• Continue.dev Team. (2026). "Continue Documentation." https://docs.continue.dev/ -- Official setup guide, config.json reference, and local model integration instructions.
• Cursor. (2026). "Cursor Documentation." https://docs.cursor.com/ -- Local model configuration, Ollama integration, and inference setup guide.
• Alibaba Qwen Team. (2025). "Qwen3-Coder Technical Report." arXiv:2409.12186. https://arxiv.org/abs/2409.12186 -- HumanEval and code generation benchmarks for Qwen3-Coder variants.
• DeepSeek-AI. (2024). "DeepSeek-Coder Technical Paper." arXiv:2401.14196. https://arxiv.org/abs/2401.14196 -- Benchmark data and capability analysis for DeepSeek-Coder family.