Как подключить Ollama к VS Code и проверить модель: поставьте официальную extension Ollama из Marketplace, откройте Chat, выберите модель в разделе Ollama и проверьте её на учебном коде. Для автодополнения и агента подойдут Continue и Cline. Ниже — требования, настройка и диагностика.
Три назначения: чат, автодополнение, агент
Три клиента закрывают разные задачи, и путать их не стоит. Встроенный Chat VS Code работает с моделью через провайдера языковых моделей: по документации Microsoft, провайдер даёт рассуждение, harness координирует инструменты и рабочий процесс, а провайдер доступа определяет аутентификацию и оплату. Эти роли связаны, но не взаимозаменяемы.
Официальная extension Ollama подключает локальные и облачные модели Ollama прямо в стандартный Chat. Это маршрут для диалога с моделью и правок кода в чате.
Continue закрывает отдельную задачу — автодополнение и управляемые роли. В его документации модели описываются через provider, точный тег и список roles, включая autocomplete. Так вы задаёте, какая модель отвечает за подсказки в редакторе, а какая — за чат.
Cline — это агент с инструментами чтения и изменения проекта. В его документации локальный запуск описан через provider Ollama, Base URL и включение Use Compact Prompt. Успешный чат сам по себе не подтверждает работу агентных инструментов.
| Клиент | Задача | Как подключается |
|---|---|---|
| Extension Ollama | Чат в стандартном VS Code Chat | Marketplace → model picker → раздел Ollama |
| Continue | Автодополнение и роли | provider ollama, точный тег, roles |
| Cline | Агент с инструментами | provider Ollama, Base URL, Compact Prompt |
Выбор зависит от того, что вы проверяете: ответ модели в чате, подсказки при наборе кода или действия агента в проекте.
Требования официальной extension
Документация Ollama перечисляет три требования для работы extension в VS Code Chat: Visual Studio Code версии 1.127 или новее, установленный и запущенный Ollama, а также хотя бы одна локальная или облачная модель, доступная в Ollama. В той же документации отмечено, что более ранние версии VS Code не отменяют запросы от провайдеров языковых моделей надёжно.
Отдельно про версию Ollama: 0.17.6 или новее рекомендована для входа в облачные модели и более богатых метаданных модели. Более старые версии могут продолжать работать с локальными моделями. Это рекомендация для облачного пути и метаданных, и выдавать её за минимум для любого локального вызова не нужно.
Локальная и облачная модель — разные пути. Локальные модели не требуют входа. Для облачной модели в документации Ollama показан порядок: скачать её и выполнить вход. Команды из документации выглядят так:
ollama pull kimi-k2.6:cloud
ollama signin
Проверьте, что Ollama запущен, прежде чем открывать Chat. Если рантайм не отвечает, extension не увидит модели, и дальнейшая настройка не даст результата.
Установка extension и выбор модели
Установка идёт из Marketplace. В документации Ollama порядок такой: установите extension Ollama из VS Code Marketplace, откройте Chat в VS Code, откройте выбор модели внизу поля ввода чата и выберите модель из раздела Ollama. По умолчанию extension находит модели по адресу http://127.0.0.1:11434.
Локальную модель перед этим нужно скачать. В документации приведён пример команды:
ollama pull qwen3.6
После установки extension модели из Ollama появляются в общем списке выбора модели. Если нужной модели нет, обновите список командой Ollama: Refresh Models из палитры команд, а затем проверьте канал вывода Ollama через команду Ollama: Diagnose Models.
Полезно помнить про контекст. Документация Ollama отмечает, что VS Code может показывать максимальную поддерживаемую длину контекста модели, тогда как Ollama выделяет меньший контекст во время работы. Для локальных моделей там же предложено открыть настройки Ollama, задать длину контекста не меньше 64k, перезагрузить окно VS Code и повторить запрос.
Встроенный провайдер Ollama устарел
Документация Microsoft помечает встроенный провайдер Ollama как устаревший. Для локальных моделей Ollama там предложено установить официальную extension от издателя Ollama в Visual Studio Marketplace. Extension поддерживается командой Ollama, поэтому новые модели и возможности Ollama она получает быстрее, чем встроенный провайдер.
Если вы использовали встроенный провайдер Ollama для локальных моделей по схеме BYOK, в документации Microsoft рекомендован переход: установите extension и удалите конфигурацию встроенного провайдера, чтобы продолжать работу с моделями Ollama без перерыва.
Конфигурации других провайдеров трогать не нужно. Языковые модели в VS Code настраиваются через редактор Language Models: там можно добавлять модели от встроенных провайдеров, от extension-провайдеров и через Custom Endpoint. Удаление одной устаревшей записи про Ollama не затрагивает остальные.
Отдельно стоит различать пути. Microsoft описывает BYOK-модели, которые работают без входа в GitHub и без плана Copilot, и on-device модели, которыми управляет Copilot: они требуют входа в GitHub и подходящего оборудования. Требования второго пути не переносятся на обычную extension Ollama.
Continue: provider, точный тег и роли
Continue настраивается через config.yaml. В документации Continue для Ollama показаны три способа: готовые блоки моделей, автодетект и ручная конфигурация. Ручной вариант даёт полный контроль над provider, тегом и ролями.
Пример из документации Continue для ручной настройки выглядит так:
models:
- name: DeepSeek R1 32B
provider: ollama
model: deepseek-r1:32b
apiBase: http://localhost:11434
roles:
- chat
- edit
Тег модели должен совпадать с тем, что показывает ollama list. В документации Continue это подчёркнуто отдельно: если на странице модели указан deepseek-r1:32b, скачивать нужно именно с этим тегом, потому что deepseek-r1 без тега подтянет :latest, а это может быть другой размер.
Настройка не равна скачиванию модели. Блок конфигурации только описывает, какую модель использовать; саму модель нужно предварительно скачать командой ollama pull с точным тегом. Если модель не установлена, Ollama вернёт ошибку вида «404 model not found, try pulling it first».
Роли задают назначение модели. В документации Continue перечислены роли chat, edit, apply, rerank и autocomplete. Для автодополнения там приведён отдельный пример с моделью qwen2.5-coder:1.5b и ролью autocomplete. Автодетект сканирует локальную установку Ollama и подставляет доступные модели, но для ролей, не покрытых найденными моделями, конфигурацию добавляют вручную.
Cline: provider Ollama и Compact Prompt
Cline — это агент, и его настройка отличается от чата. В документации Cline порядок для локального запуска такой: установить локальный рантайм, запустить локальный сервер, в настройках Cline выбрать соответствующий провайдер, выбрать локальную модель и включить Use Compact Prompt в разделе Features.
Для Ollama в документации Cline указаны конкретные шаги: открыть настройки Cline, выбрать провайдер Ollama, указать Base URL http://localhost:11434 и выбрать модель из выпадающего списка. Перед отправкой запросов убедитесь, что Ollama запущен.
Если соединение не устанавливается, в документации Cline предложено проверить адрес http://localhost:11434. Если модели нет в списке, там же указана команда ollama pull <model-name>.
Compact Prompt включён в рекомендации Cline для локального инференса. Там же советуют держать задачи сфокусированными, поскольку меньший контекст даёт более быстрые ответы, и начинать новую задачу, когда контекст разрастается.
Поля других клиентов в настройки Cline переносить не нужно. У Cline своя схема: провайдер, Base URL, выбор модели и Compact Prompt. Конфигурация Continue с ролями и блоками моделей сюда не относится, и смешивать их не стоит.
Учебный пример и проверка ответа
Проверить, что выбранный путь действительно работает, удобно на маленьком учебном коде. Ниже приведён условный учебный код редакции. Ожидаемый разбор дан отдельно; автор статьи модель на этом примере не запускал.
def delivery_label(urgent, city):
if urgent:
return "urgent:" + city
return "normal:" + city
Промпт для проверки чат-ответа модели:
Вот учебный код. Ничего не изменяй. Что вернёт delivery_label(False, "Казань")? Назови ветку и верни значение.
def delivery_label(urgent, city):
if urgent:
return "urgent:" + city
return "normal:" + city
Ожидаемый разбор исходного кода: normal:Казань; выбирается ветка после if. Это ожидаемый разбор кода. Такой пример проверяет, что модель в чате отвечает и следует инструкции не менять код.
Границы проверки важны. Этот пример подтверждает работу чат-ответа. Он не доказывает работу автодополнения, инструментов или редактирования файлов. Успешный чат не подтверждает ни autocomplete в Continue, ни агентные инструменты в Cline — для каждого пути нужна своя проверка.
Чтобы результат был воспроизводим, зафиксируйте в записи: какой клиент и панель открыты, модель и точный тег из ollama list, локальный адрес рантайма, ответ на учебный вход и какой диагностический шаг сработал при отказе.
Диагностика по шагам
Диагностику ведите по порядку: рантайм, список моделей, клиент, затем контекст и возможности инструментов. Так вы локализуете причину, не меняя всё сразу.
Первый шаг — рантайм. Убедитесь, что Ollama запущен. В документации Continue для проверки соединения предложен запрос к http://localhost:11434, а для Linux — проверка статуса службы. Если порт закрыт файрволом, соединение не пройдёт.
Второй шаг — список моделей. Выполните ollama list и убедитесь, что нужная модель есть и её тег совпадает с тем, что указан в конфигурации клиента. В документации Ollama для extension предложено затем выполнить Ollama: Refresh Models, а после — Ollama: Diagnose Models и проверить канал вывода Ollama.
Третий шаг — клиент. Для extension проверьте, что модель видна в разделе Ollama в выборе модели. Для Continue сверьте provider, тег и roles в config.yaml. Для Cline проверьте провайдер Ollama, Base URL и выбранную модель.
Четвёртый шаг — контекст и возможности инструментов. Документация Ollama отмечает расхождение между максимальным контекстом модели и выделяемым во время работы; для локальных моделей там предложено поднять длину контекста и перезагрузить окно. В документации Continue описана ситуация, когда модель заявляет поддержку инструментов, а агентный режим сообщает об их отсутствии: там предложено добавить capabilities: [tool_use], а при сохранении ошибки — взять модель с подтверждённой поддержкой инструментов.
| Шаг | Что проверить | Где смотреть |
|---|---|---|
| Рантайм | Ollama запущен, порт открыт | http://localhost:11434 |
| Список моделей | Точный тег модели | ollama list |
| Клиент | Провайдер, адрес, модель | Настройки клиента |
| Контекст и инструменты | Длина контекста, tool support | Настройки модели |
Частые вопросы
Почему модели Ollama не появляются в выборе модели?
Проверьте, что Ollama запущен. Выполните ollama list и убедитесь, что модели доступны. Затем запустите Ollama: Refresh Models из палитры команд, а после — Ollama: Diagnose Models и посмотрите канал вывода Ollama.
Нужен ли вход для локальной модели?
Локальные модели не требуют входа. Для облачной модели в документации Ollama показан порядок: скачать её и выполнить ollama signin. Если облачная модель просит вход, выполните эту команду.
Чем настройка Continue отличается от скачивания модели?
Блок конфигурации только описывает, какую модель использовать. Саму модель нужно скачать командой ollama pull с точным тегом. Если модель не установлена, Ollama вернёт ошибку о том, что модель не найдена.
Почему агент Cline не работает с моделью?
Убедитесь, что Ollama запущен и Base URL указан как http://localhost:11434. Включите Use Compact Prompt в настройках Cline. Сверьте выбранную модель со списком в настройках Cline и повторите короткую задачу.
Какую версию Ollama ставить для облачных моделей?
Документация Ollama рекомендует версию 0.17.6 или новее для входа в облачные модели и более богатых метаданных. Более старые версии могут продолжать работать с локальными моделями.