本地编程助手——在您的设备集群上运行 DeepSeek‑Coder、Codestral、StarCoder 和 Qwen‑Coder,支持代码生成、审查、重构和调试。
本地编码助理 — 代码模型横跨您的车队是一项面向实际任务的技能,主要用于运行您自己硬件上最好的开源编码模型;Deep Seek- Coder, Codestral, Star Coder, 以及 Quen- Coder routed 横跨您的devi。
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;
涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
在您自己的硬件上运行最佳的开源编程模型。DeepSeek-Coder、Codestral、StarCoder 和 Qwen-Coder 可跨您的多台设备智能调度 —— 集群会为每次代码生成请求自动选择最合适的机器。
您的代码始终保留在本地网络内,不会外传。无需 GitHub Copilot 订阅,也无需支付云 API 费用。
| 模型 | 参数量 | Ollama 名称 | 优势 |
|---|---|---|---|
| Codestral | 22B | codestral |
支持 80+ 种语言;支持中段补全(fill-in-the-middle);Mistral 专精于代码的模型 |
| DeepSeek-Coder-V2 | 236B MoE(21B 激活) | deepseek-coder-v2 |
在代码任务上性能媲美 GPT-4 Turbo |
| DeepSeek-Coder | 6.7B、33B | deepseek-coder:33b |
专为代码训练打造(87% 的训练数据为代码) |
| Qwen2.5-Coder | 7B、32B | qwen2.5-coder:32b |
强大的多语言代码生成能力 |
| StarCoder2 | 3B、7B、15B | starcoder2:15b |
基于 The Stack v2 数据集训练,支持 600+ 种语言 |
| CodeGemma | 7B | codegemma |
Google 推出的面向代码任务的 Gemma 变体 |
pip install ollama-herd # PyPI: https://pypi.org/project/ollama-herd/ herd # 启动路由服务(监听端口 11435) herd-node # 在每台设备上运行 —— 自动发现路由服务
安装过程中不会下载任何模型。所有模型拉取操作均需用户显式确认。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:11435/v1", api_key="not-needed")
response = client.chat.completions.create(
model="codestral",
messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 编写一个线程安全、支持 TTL 的 LRU 缓存"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
curl http://localhost:11435/v1/chat/completions
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "deepseek-coder-v2:16b",
"messages": [{"role": "user", "content": "审查以下代码是否存在 Bug 和安全问题:nn```pythonndef process_payment(amount, card_number):n ...n```"}]
}'
curl http://localhost:11435/api/chat -d '{
"model": "qwen2.5-coder:32b",
"messages": [{"role": "user", "content": "将以下代码重构为使用 async/await:..."}],
"stream": false
}'
该集群在 http://localhost:11435/v1 提供兼容 OpenAI 的 API 接口。您可将任意编程工具指向该地址:
| 工具 | 配置方式 |
|---|---|
| Aider | aider --openai-api-base http://localhost:11435/v1 --model codestral |
| Continue.dev | 在 VS Code 设置中将 API Base 地址设为 http://localhost:11435/v1 |
| Cline | 将 Provider 设为 OpenAI 兼容模式,并设置 Base URL 为 http://localhost:11435/v1 |
| Open WebUI | 将 Ollama URL 设为 http://localhost:11435 |
| LangChain | ChatOpenAI(base_url="http://localhost:11435/v1", model="codestral") |
跨平台说明:以下为示例配置。任何具备同等内存容量的设备(Mac / Linux / Windows)均可运行对应模型。
| 设备 | 内存 | 推荐编程模型 |
|---|---|---|
| MacBook Air(8GB) | 8GB | starcoder2:3b 或 deepseek-coder:6.7b |
| Mac Mini(16GB) | 16GB | codestral 或 starcoder2:15b |
| Mac Mini(32GB) | 32GB | qwen2.5-coder:32b 或 deepseek-coder:33b |
| Mac Studio(128GB) | 128GB | deepseek-coder-v2 —— 当前代码质量前沿水平 |
# 查看内存中已加载的模型 curl -s http://localhost:11435/api/ps | python3 -m json.tool # 查看所有可用模型 curl -s http://localhost:11435/api/tags | python3 -m json.tool # 查看最近的代码请求追踪记录(最多 5 条) curl -s "http://localhost:11435/dashboard/api/traces?limit=5" | python3 -m json.tool
Llama 3.3、Qwen 3.5、DeepSeek-R1、Mistral Large —— 均可通过同一 API 端点执行非代码类任务。
curl http://localhost:11435/api/generate-image
-d '{"model": "z-image-turbo", "prompt": "developer workspace illustration", "width": 512, "height": 512}'
curl http://localhost:11435/api/transcribe -F "file=@standup.wav" -F "model=qwen3-asr"
~/.fleet-manager/ 目录下的任何文件。相关专题
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