Continue.dev AI Coding

Усильте Continue.dev с помощью GPU Clore.ai — запускайте CodeLlama 34B, DeepSeek Coder и Qwen2.5-Coder локально на дешёвой аренде GPU для приватной помощи в AI-кодинге.

Continue.dev — это AI-ассистент для кодинга с открытым исходным кодом для VS Code и JetBrains с более чем 25 тыс. звёзд на GitHub. Это расширение работает на вашем локальном компьютере (или в вашей IDE), но для инференса подключается к серверу бэкенд-модели. Если направить Continue.dev на мощный GPU, арендованный через Clore.ai, вы получите:

Модели для кодинга высшего уровня (с параметрами 34B+), которые не поместятся на вашем ноутбуке
Полную конфиденциальность — код остаётся на инфраструктуре, которую вы контролируете
Гибкие расходы — платите только пока пишете код (~$0.20–0.50/ч против $19/мес. за Copilot)
API, совместимый с OpenAI — Continue.dev без проблем подключается к Ollama, vLLM или TabbyML

Это руководство сосредоточено на настройке GPU-бэкенда Clore.ai (Ollama или vLLM), к которому подключается ваше локальное расширение Continue.dev.

Все примеры GPU-серверов используют серверы, арендованные через маркетплейс CLORE.AI.

Архитектура: Ваша IDE (с расширением Continue.dev) → Интернет → GPU-сервер Clore.ai (работающий Ollama / vLLM / TabbyML) → локальный инференс модели. Код никогда не попадает в сторонний API.

Обзор

Параметр

Подробности

Проект

continuedev/continue

Лицензия

Apache 2.0

Звёзды GitHub

25K+

Поддержка IDE

VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand и т. д.)

Файл конфигурации

~/.continue/config.json

Варианты бэкенда

Ollama, vLLM, TabbyML, LM Studio, llama.cpp, API, совместимые с OpenAI

Сложность

Легко (установка расширения) / Средне (самостоятельно размещённый бэкенд)

Нужен GPU?

На сервере Clore.ai (да); на вашем ноутбуке (нет)

Ключевые особенности

Автодополнение, чат, режим редактирования, контекст кодовой базы (RAG), пользовательские slash-команды

Требования

Требования к серверу Clore.ai

Тариф

GPU

VRAM

ОЗУ

Диск

Цена

Модели

Бюджетная

RTX 3060

12 ГБ

16 ГБ

40 ГБ

$0.03–0.07/час

CodeLlama 7B, DeepSeek 6.7B, Qwen2.5-Coder 7B

Рекомендуется

RTX 3090

24 ГБ

32 ГБ

80 ГБ

$0.07–0.21/ч

CodeLlama 34B, DeepSeek 33B, Qwen2.5-Coder 32B

Производительность

RTX 4090

24 ГБ

32 ГБ

80 ГБ

$0.14–0.42/ч

Те же модели, что и выше, более быстрый инференс

Мощность

A100 40 ГБ

40 ГБ

64 ГБ

120 ГБ

голое железо

Несколько моделей 34B одновременно

Максимум

A100 80 ГБ

80 ГБ

200 ГБ

голое железо

Модели 70B (CodeLlama 70B)

Локальные требования (ваша машина)

VS Code или любая IDE JetBrains
Установлено расширение Continue.dev
Стабильное интернет-соединение с вашим сервером Clore.ai
Локальный GPU не нужен — весь инференс происходит на Clore.ai

Быстрый старт

Часть 1: Настройка бэкенда Clore.ai

Вариант A — бэкенд Ollama (рекомендуется большинству пользователей)

Ollama — самый простой бэкенд для Continue.dev: простая настройка, отличное управление моделями, API, совместимый с OpenAI.

# 1. Подключитесь по SSH к вашему серверу Clore.ai
ssh root@<clore-server-ip> -p <port>

# 2. Запустите Ollama с поддержкой GPU
docker run -d \
  --name ollama \\
  --gpus all \
  -p 11434:11434 \\
  -v /workspace/ollama:/root/.ollama \
  --restart unless-stopped \
  ollama/ollama

# 3. Проверьте, что Ollama запущен
curl http://localhost:11434/

# 4. Скачайте вашу модель для кодинга (выберите в зависимости от VRAM)
# Для 12 ГБ VRAM (RTX 3060):
docker exec ollama ollama pull codellama:13b

# Для 24 ГБ VRAM (RTX 3090 / RTX 4090):
docker exec ollama ollama pull qwen2.5-coder:32b
# или:
docker exec ollama ollama pull deepseek-coder:33b

# 5. Скачайте быструю модель автодополнения (отдельно от чат-модели)
docker exec ollama ollama pull starcoder2:3b   # Очень быстро, отлично подходит для FIM-автодополнения

# 6. Проверьте, что модели доступны
docker exec ollama ollama list

# 7. Протестируйте инференс
docker exec ollama ollama run qwen2.5-coder:32b "Напиши функцию на Python для бинарного поиска в отсортированном списке"

Чтобы сделать Ollama доступным извне (чтобы ваше локальное IDE могло подключиться):

# Перезапустите Ollama с включённым внешним доступом
docker stop ollama && docker rm ollama

docker run -d \
  --name ollama \\
  --gpus all \
  -p 11434:11434 \\
  -v /workspace/ollama:/root/.ollama \
  -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \
  --restart unless-stopped \
  ollama/ollama

# Проверка с вашего ЛОКАЛЬНОГО компьютера:
curl http://<clore-server-ip>:11434/api/tags

Порт 11434, открытый публично, по умолчанию не имеет аутентификации. Для использования в production вместо этого настройте SSH-туннель (см. Советы и лучшие практики).

Вариант B — бэкенд vLLM (высокая пропускная способность / совместимость с OpenAI)

vLLM обеспечивает более быстрый инференс и поддержку нескольких пользователей. Идеально, если несколько разработчиков используют один сервер Clore.ai.

# Запустите vLLM с API, совместимым с OpenAI
docker run -d \
  --name vllm \\
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \\
  -v /workspace/hf-models:/root/.cache/huggingface \
  -e HF_TOKEN="ваш-huggingface-токен" \
  --restart unless-stopped \
  vllm/vllm-openai:latest \\
  --model Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct \
  --dtype auto \
  --max-model-len 32768 \
  --tensor-parallel-size 1 \\
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --served-model-name qwen2.5-coder-32b

# Для нескольких GPU (например, двух RTX 3090):
docker run -d \
  --name vllm \\
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \\
  -v /workspace/hf-models:/root/.cache/huggingface \
  -e HF_TOKEN="ваш-huggingface-токен" \
  vllm/vllm-openai:latest \\
  --model deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --dtype auto \
  --max-model-len 65536 \\
  --served-model-name deepseek-coder-v2

# Проверить API
curl http://localhost:8000/v1/models
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder-32b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Напиши hello world на Rust"}],
    "max_tokens": 200
  }'

Вариант C — бэкенд TabbyML (специалист по FIM-автодополнению)

TabbyML обеспечивает превосходное автодополнение fill-in-the-middle (FIM) — встроенные подсказки призрачным текстом. См. документацию TabbyML для полного описания настройки.

# Быстрая настройка TabbyML для автодополнения Continue.dev
docker run -d \
  --name tabby \
  --gpus all \
  -p 8080:8080 \
  -v /workspace/tabby-data:/data \
  --restart unless-stopped \
  tabbyml/tabby serve \
  --model StarCoder2-7B \
  --chat-model Mistral-7B \
  --device cuda

# Проверить
curl http://localhost:8080/v1/health

Часть 2: Установите расширение Continue.dev

VS Code:

Откройте панель расширений (Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X)
Найдите "Continue" — установите официальное расширение от Continue (continuedev)
Нажмите на значок Continue на боковой панели (или Ctrl+Shift+I)

JetBrains (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand):

Файл → Настройки → Плагины → Marketplace
Найдите "Continue" и установите
Перезапустите IDE; панель Continue появится в правой боковой панели

Часть 3: Настройте Continue.dev для использования Clore.ai

Отредактируйте ~/.continue/config.json на вашем локальном компьютере:

{
  "models": [
    {
      "title": "Clore.ai — Qwen2.5-Coder 32B",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:32b",
      "apiBase": "http://<clore-server-ip>:11434",
      "contextLength": 32768,
      "completionOptions": {
        "temperature": 0.1,
        "topP": 0.95,
        "maxTokens": 4096
      }
    },
    {
      "title": "Clore.ai — CodeLlama 13B (быстрый)",
      "provider": "ollama",
      "model": "codellama:13b",
      "apiBase": "http://<clore-server-ip>:11434",
      "contextLength": 16384
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "StarCoder2 3B (автодополнение)",
    "provider": "ollama",
    "model": "starcoder2:3b",
    "apiBase": "http://<clore-server-ip>:11434"
  },
  "embeddingsProvider": {
    "provider": "ollama",
    "model": "nomic-embed-text",
    "apiBase": "http://<clore-server-ip>:11434"
  },
  "contextProviders": [
    { "name": "code" },
    { "name": "docs" },
    { "name": "diff" },
    { "name": "terminal" },
    { "name": "problems" },
    { "name": "folder" },
    { "name": "codebase" }
  ],
  "slashCommands": [
    { "name": "edit", "description": "Редактировать выбранный код" },
    { "name": "comment", "description": "Добавить комментарии к коду" },
    { "name": "share", "description": "Экспортировать разговор в markdown" },
    { "name": "cmd", "description": "Сгенерировать команду терминала" },
    { "name": "commit", "description": "Сгенерировать сообщение коммита git" }
  ]
}

Для бэкенда vLLM вместо Ollama:

{
  "models": [
    {
      "title": "Clore.ai — DeepSeek Coder 33B (vLLM)",
      "provider": "openai",
      "model": "deepseek-coder-v2",
      "apiBase": "http://<clore-server-ip>:8000/v1",
      "apiKey": "не требуется",
      "contextLength": 65536,
      "completionOptions": {
        "temperature": 0.0,
        "maxTokens": 8192
      }
    }
  ]
}

Для бэкенд TabbyML (только автодополнение):

{
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Clore.ai — TabbyML StarCoder2",
    "provider": "openai",
    "model": "StarCoder2-7B",
    "apiBase": "http://<clore-server-ip>:8080/v1",
    "apiKey": "auth-token-if-set"
  }
}

Конфигурация

Настройка SSH-туннеля (безопасный удалённый доступ)

Вместо того чтобы открывать порты публично, используйте SSH-туннель с вашего локального компьютера:

# Откройте SSH-туннель: локальный порт 11434 → порт сервера Clore.ai 11434
ssh -N -L 11434:localhost:11434 root@<clore-server-ip> -p <clore-ssh-port>

# Чтобы туннель оставался активным (добавьте в ~/.ssh/config):
Host clore-coding
  HostName <clore-server-ip>
  Port <clore-ssh-port>
  User root
  LocalForward 11434 localhost:11434
  LocalForward 8000 localhost:8000
  ServerAliveInterval 60
  ServerAliveCountMax 3

# Подключиться с помощью:
ssh -N clore-coding

# Затем в config.json используйте localhost:
# "apiBase": "http://localhost:11434"

Постоянный туннель с autossh

# Установите autossh на ваш локальный компьютер (Linux/macOS)
sudo apt install autossh   # Ubuntu/Debian
brew install autossh       # macOS

# Запустите постоянный туннель, который автоматически переподключается
autossh -M 0 -N \
  -o "ServerAliveInterval 30" \
  -o "ServerAliveCountMax 3" \
  -L 11434:localhost:11434 \
  root@<clore-server-ip> -p <clore-ssh-port>

# Добавьте в systemd для автоматического запуска при загрузке (Linux)
cat > ~/.config/systemd/user/clore-tunnel.service << 'EOF'
[Unit]
Description=SSH-туннель к серверу кодинга Clore.ai
After=network.target

[Service]
ExecStart=autossh -M 0 -N \
  -o StrictHostKeyChecking=accept-new \
  -o ServerAliveInterval=30 \
  -o ServerAliveCountMax=3 \
  -L 11434:localhost:11434 \
  root@CLORE_IP -p CLORE_PORT
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=default.target
EOF

systemctl --user enable clore-tunnel
systemctl --user start clore-tunnel

Загрузите несколько моделей для разных задач

Для RTX 3090 (24 ГБ) вы можете одновременно запускать большую чат-модель и маленькую модель автодополнения:

# На сервере Clore.ai:

# Скачайте модели
docker exec ollama ollama pull qwen2.5-coder:32b      # Чат (22 ГБ)
docker exec ollama ollama pull starcoder2:3b           # Автодополнение (2 ГБ)
docker exec ollama ollama pull nomic-embed-text        # Эмбеддинги (0.5 ГБ)

# Ollama автоматически управляет переключением моделей
# Все три помещаются в 24 ГБ VRAM благодаря умному кэшированию

# Следите за использованием VRAM
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.free --format=csv -l 5

Индексирование кодовой базы (RAG для вашего репозитория)

Continue.dev может индексировать вашу кодовую базу для контекстно-зависимых подсказок. Скачайте модель эмбеддингов:

# На сервере Clore.ai — добавьте модель эмбеддингов в Ollama
docker exec ollama ollama pull nomic-embed-text

# В config.json (локально) эмбеддинги уже настроены выше.
# Continue.dev автоматически проиндексирует ваше открытое рабочее пространство.
# Запустить ручное переиндексирование: Ctrl+Shift+P → "Continue: Index Codebase"

Ускорение на GPU

Контролируйте производительность инференса

# На вашем сервере Clore.ai — следите за GPU во время сеансов кодинга
watch -n 1 nvidia-smi

# Проверьте количество токенов в секунду (логи Ollama)
docker logs ollama --tail 20 -f

# Подробная статистика GPU
nvidia-smi dmon -s u -d 2

# Разбивка по памяти
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.used,memory.free,utilization.gpu \
  --format=csv,noheader -l 5

Ожидаемая производительность по GPU

GPU

Модель

Контекст

Токенов/сек (примерно)

RTX 3060 12GB

CodeLlama 7B

~40–60 т/с

RTX 3060 12GB

DeepSeek-Coder 6.7B

~45–65 т/с

RTX 3090 24GB

Qwen2.5-Coder 32B (Q4)

16K

~15–25 т/с

RTX 3090 24GB

DeepSeek-Coder 33B (Q4)

16K

~15–22 т/с

RTX 4090 24GB

Qwen2.5-Coder 32B (Q4)

16K

~25–40 т/с

A100 40 ГБ

Qwen2.5-Coder 32B (FP16)

32K

~35–50 т/с

A100 80 ГБ

CodeLlama 70B (Q4)

32K

~20–30 т/с

Для автодополнения (fill-in-the-middle), starcoder2:3b или codellama:7b может достигать 50–100 т/с — достаточно быстро, чтобы ощущаться мгновенным в IDE.

Настройте Ollama для лучшей производительности

# На сервере Clore.ai — оптимизируйте настройки Ollama
docker stop ollama && docker rm ollama

docker run -d \
  --name ollama \\
  --gpus all \
  -p 11434:11434 \\
  -v /workspace/ollama:/root/.ollama \
  -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \
  -e OLLAMA_NUM_PARALLEL=2 \
  -e OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2 \
  -e OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 \
  --restart unless-stopped \
  ollama/ollama

# OLLAMA_NUM_PARALLEL=2: обслуживать 2 запроса одновременно
# OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2: держать 2 модели в памяти GPU
# OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1: включить flash attention (быстрее, меньше памяти)

Советы и лучшие практики

Используйте разные модели для разных задач

Настройте Continue.dev со специализированными моделями для каждого типа задач — интерфейс позволяет переключать модели в середине разговора:

{
  "models": [
    {
      "title": "Чат — Qwen2.5-Coder 32B",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:32b",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 32768,
      "description": "Лучше всего для сложных вопросов, ревью кода, архитектурных решений"
    },
    {
      "title": "Быстро — CodeLlama 7B",
      "provider": "ollama",
      "model": "codellama:7b",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 8192,
      "description": "Быстрые ответы, простые дополнения, низкая задержка"
    },
    {
      "title": "Автодополнение — StarCoder2 3B",
      "provider": "ollama",
      "model": "starcoder2:3b",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 4096,
      "description": "Встроенные подсказки призрачным текстом"
    }
  ]
}

Сравнение стоимости

Решение

Ежемесячная стоимость (при использовании 8 ч/день)

Конфиденциальность

Качество модели

GitHub Copilot

$19/польз./мес.

❌ облако Microsoft

GPT-4o (закрытая)

Cursor Pro

$20/польз./мес.

❌ Облако Cursor

Claude 3.5 (закрытая)

RTX 3060 на Clore.ai

~$24/мес.

✅ Ваш сервер

CodeLlama 13B

RTX 3090 на Clore.ai

~$48/мес.

✅ Ваш сервер

Qwen2.5-Coder 32B

RTX 4090 на Clore.ai

~$84/мес.

✅ Ваш сервер

Qwen2.5-Coder 32B

A100 80GB на Clore.ai

~$264/мес.

✅ Ваш сервер

CodeLlama 70B

Для команды из 3+ разработчиков, использующих один RTX 3090 на Clore.ai (~$48/мес. всего), стоимость на одного пользователя ниже, чем у Copilot, при этом предоставляется более крупная приватная модель.

Выключайте, когда не кодируете

Clore.ai взимает плату почасово. Используйте простой скрипт для запуска/остановки сервера:

# Сохраните это как локальные скрипты

# start-coding-server.sh
#!/bin/bash
echo "Открываю SSH-туннель к Clore.ai..."
ssh -N -f -L 11434:localhost:11434 clore-coding
echo "Туннель открыт. Continue.dev готов."

# stop-coding-server.sh
#!/bin/bash
echo "Закрываю SSH-туннель..."
pkill -f "ssh.*clore-coding"
echo "Туннель закрыт. Не забудьте остановить заказ в Clore.ai, чтобы прекратить списание средств!"

Используйте пользовательские команды Continue.dev

Добавьте пользовательские slash-команды в config.json для типичных рабочих процессов программирования:

{
  "customCommands": [
    {
      "name": "review",
      "prompt": "Проверьте этот код на наличие ошибок, проблем безопасности и производительности. Будьте конкретны и предлагайте практические действия.",
      "description": "Проверка кода"
    },
    {
      "name": "test",
      "prompt": "Напишите исчерпывающие модульные тесты для этого кода. Включите крайние случаи. Используйте тот же язык/фреймворк, что и у кода.",
      "description": "Генерация тестов"
    },
    {
      "name": "docstring",
      "prompt": "Добавьте к этому коду понятные, подробные docstring-комментарии в соответствии с лучшими практиками для этого языка.",
      "description": "Добавление документации"
    },
    {
      "name": "optimize",
      "prompt": "Оптимизируйте этот код по производительности. Объясните, что вы изменили и почему.",
      "description": "Оптимизация кода"
    }
  ]
}

Устранение неполадок

Проблема

Вероятная причина

Решение

Continue.dev показывает "Отказано в подключении"

Ollama недоступен

Проверьте, что SSH-туннель активен; убедитесь curl http://localhost:11434/ работает

Автодополнение не срабатывает

Модель автодополнения по Tab не задана

Добавьте tabAutocompleteModel в config.json; включите в настройках Continue

Очень медленные ответы (>30 с до первого токена)

Модель загружается с диска

Первый запрос загружает модель в VRAM — последующие запросы быстрые

Ошибка "Модель не найдена"

Модель не загружена

Запускайте docker exec ollama ollama pull <model-name> на сервере Clore.ai

Высокая задержка между токенами

Сетевая задержка или слишком большая модель

Используйте SSH-туннель; переключитесь на меньшую модель; проверьте загрузку GPU сервера

Контекст кодовой базы не работает

Отсутствует модель эмбеддингов

Загрузите nomic-embed-text через Ollama; проверьте embeddingsProvider в config.json

SSH-туннель часто разрывается

Нестабильное соединение

Используйте autossh для постоянного переподключения; добавьте ServerAliveInterval 30

Превышено окно контекста

Длинные файлы/диалоги

Уменьшите contextLength в config.json; используйте модель с более длинным контекстом

Плагин JetBrains не загружается

Несовместимость версии IDE

Обновите JetBrains IDE до последней версии; проверьте матрицу совместимости плагина Continue.dev

OOM в vLLM при загрузке

Недостаточно VRAM

Добавьте --gpu-memory-utilization 0.85; используйте меньшую модель или квантизированную версию

Команды для отладки

# На ВАШЕМ ЛОКАЛЬНОМ компьютере — проверьте соединение
curl http://localhost:11434/api/tags          # если используется SSH-туннель
curl http://<clore-ip>:11434/api/tags        # если порт открыт напрямую

# На сервере CLORE.AI — проверьте Ollama
docker logs ollama --tail 30 -f
docker exec ollama ollama list
docker exec ollama ollama ps                  # показать текущие загруженные модели

# Проверьте время отклика модели
time curl http://localhost:11434/api/generate \\
  -d '{"model": "codellama:7b", "prompt": "def hello():", "stream": false}'

# Проверить память GPU
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.free --format=csv

# Проверьте логи vLLM
docker logs vllm --tail 50 -f

# Перезапустите Ollama без потери моделей
docker restart ollama

Проверка конфигурации Continue.dev

# Проверьте синтаксис config.json на вашем локальном компьютере
python3 -c "
import json, sys
try:
    config = json.load(open(sys.argv[1]))
    print('✅ Конфигурация — корректный JSON')
    print(f'Модели: {[m[\"title\"] for m in config.get(\"models\", [])]}')
except Exception as e:
    print(f'❌ Ошибка: {e}')
" ~/.continue/config.json

Дополнительное чтение

Документация Continue.dev — официальная документация по всем интеграциям IDE и параметрам конфигурации
GitHub Continue.dev — исходный код, проблемы, совместимость моделей
Справочник по конфигурации Continue.dev — полный config.json схема
Ollama на Clore.ai — подробное руководство по настройке Ollama (рекомендуемый бэкенд)
vLLM на Clore.ai — высокопроизводительный альтернативный бэкенд для команд
TabbyML — специализированный бэкенд автодополнения с оптимизацией FIM
Руководство по сравнению GPU — выберите подходящий GPU для вашей нагрузки на кодирование
Совместимость моделей — какие модели помещаются в какие объёмы VRAM
Qwen2.5-Coder — на данный момент лучшая открытая модель для программирования
DeepSeek-Coder-V2 — сильная альтернатива с длинным контекстом
маркетплейс CLORE.AI — арендуйте GPU-серверы

ПредыдущаяФреймворк Haystack AI

СледующаяOpen Interpreter

Последнее обновление 1 месяц назад

Это было полезно?

Обзор

Рекомендуемые модели для кодинга

Требования

Требования к серверу Clore.ai

Локальные требования (ваша машина)

Быстрый старт

Часть 1: Настройка бэкенда Clore.ai

Вариант A — бэкенд Ollama (рекомендуется большинству пользователей)

Вариант B — бэкенд vLLM (высокая пропускная способность / совместимость с OpenAI)

Вариант C — бэкенд TabbyML (специалист по FIM-автодополнению)

Часть 2: Установите расширение Continue.dev

Часть 3: Настройте Continue.dev для использования Clore.ai

Конфигурация

Настройка SSH-туннеля (безопасный удалённый доступ)

Постоянный туннель с autossh

Загрузите несколько моделей для разных задач

Индексирование кодовой базы (RAG для вашего репозитория)

Ускорение на GPU

Контролируйте производительность инференса

Ожидаемая производительность по GPU

Настройте Ollama для лучшей производительности

Советы и лучшие практики

Используйте разные модели для разных задач

Сравнение стоимости

Выключайте, когда не кодируете

Используйте пользовательские команды Continue.dev

Устранение неполадок

Команды для отладки

Проверка конфигурации Continue.dev

Дополнительное чтение