使用Codestral和VS Code的continue插件实现AI辅助代码生成

准备

• python包vllm

用来加载模型，启动服务

安装可以参数：GitHub - vllm-project/vllm: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

• 模型文件

可以使用官方：mistralai/Codestral-22B-v0.1

我是使用AQW 4bit量化 solidrust/Codestral-22B-v0.1-hf-AWQ

也可以选择GPTQ 4bit量化，可以看看vllm支持哪个格式

如果是比较旧的显卡可能不支持量化版本模型

• vs code 的continue插件

配置

使用vllm加载Codestral启动兼容OpenAI 接口服务

启动命令：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model /data/models/Codestral-22B-v0.1-hf-AWQ \
    --served-model-name codestral \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 9000 \
    --quantization awq 

如果显存不够可以考虑：

1. 多卡，使用参数 --tensor-parallel-size

2. 减少模型上下文长度： 使用参数 --max-model-len

配置vs code 的continue插件

修改了红色框1和2的部分

注意apiBase的ip是部署模型的服务器ip，model和端口号要跟vllm启动命令一致。