能用，但需严格验证：1. cursor endpoint必须设为http://localhost:8000/v1；2. fastapi服务需运行在/v1/chat/completions且响应符合openai规范；3. 模型加载须支持低延迟补全（float16+4bit+device_map="auto"）；4. 文件语言标识正确且无插件冲突。
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Cursor配置DeepSeek后代码补全能用吗？这个问题本质是验证本地模型服务是否真正接入成功——不是装了插件就自动生效，而是必须确保Cursor发出的补全请求被正确路由到你启动的FastAPI服务，并且该服务返回符合OpenAI规范的响应结构。
确认Cursor是否连上本地DeepSeek服务
打开Cursor设置（Cmd+, 或 Ctrl+,），搜索 deepseek.endpoint；必须填入类似 http://localhost:8000/v1 的地址，协议必须是 http，不能写 https 或留空。
如果填的是 https://api.deepseek.com/v1 或未填写，Cursor会静默 fallback 到云端 API，此时补全看似可用，但完全不走你本地部署的模型。
在浏览器中访问 http://localhost:8000/docs，能打开 FastAPI 自带的 Swagger 页面，才说明后端服务已就绪；打不开代表服务根本没启动或端口被占。
检查补全接口是否符合OpenAI规范
Cursor底层调用的是标准 OpenAI 兼容 REST 接口，路径必须是 POST /v1/chat/completions，不是 /generate、/chat 或其他自定义路由。
请求体必须包含 messages 数组字段（例如 [{"role":"user","content":"def hello():"}]），不能只传一个 prompt 字符串。
响应体结构必须严格匹配：{"choices":[{"message":{"content":"print('hello')"}}]}；少一层嵌套、字段名拼错、或返回 text 而非 content，都会导致Cursor解析失败并静默丢弃响应。
验证模型加载是否适配高频补全场景
第一步：在 Python 中手动运行一次 model.generate()，观察首 token 延迟——若超过 1.5 秒，Cursor 补全大概率超时返回空。
第二步：确保加载参数含 device_map="auto" 和 torch_dtype=torch.float16；硬写 "cuda" 会导致多卡环境崩溃，不设 float16 会让 7B 模型显存占用翻倍，直接卡死。
第三步：启用 load_in_4bit=True（需安装 bitsandbytes），7B 模型可压至 6GB 显存内；否则每次补全请求都触发显存重分配，响应延迟陡增。
触发补全前的关键检查项
确保当前文件右下角语言标识为 Cursor 支持的语言（如 Python、TypeScript），不是 Plain Text —— 否则补全引擎根本不激活。
关闭可能冲突的插件：特别是 GitHub Copilot、CodeWhisperer 或旧版 Tabnine，它们会劫持 textDocument/completion 请求通道。
手动触发试试：光标放在函数体内 → 按 Ctrl+Space（Windows/Linux）或 Cmd+Space（macOS）；别只等自动弹出，自动触发依赖编辑器对上下文长度和触发字符的判断逻辑。
