在MacOS上使用Ollama GUI与VS Code打造本地AI编码助手

如今，借助在本地运行的强大语言模型进行编程辅助已成为提升开发效率的热门选择。对于Mac用户而言，Ollama配合Visual Studio Code提供了一个极其便捷的解决方案。本文将介绍如何通过Ollama的官方图形界面（GUI）简化操作，并在VS Code中无缝集成，打造一个高效的本地AI编码环境。

为何选择Ollama官方GUI？

Ollama的命令行工具虽然强大，但图形界面为管理模型和进行交互对话带来了显著的易用性提升。其核心优势包括：

• 操作极其简单：提供类似ChatGPT的聊天界面，甚至支持直接将文件（如PDF、代码、图片）拖入，让AI读取并分析内容。
• 一键下载模型：无需记忆复杂的 ollama pull 命令，在图形界面中点击即可下载所需模型。
• 便捷的模型管理：清晰展示所有已下载的模型，方便进行查看、删除、切换等操作。
• 原生文件对话支持：可以直接拖入代码文件或文档，让如Qwen3-Coder等专精代码的模型进行分析或修复Bug。
• 优秀的macOS原生体验：运行流畅，完美支持Apple Silicon芯片的硬件加速。
• 完全免费且无广告：由官方出品，保障隐私安全，所有计算均在本地完成。
• 与开发工具完美互补：GUI可用于管理模型和进行自由对话，而在VS Code中则可通过Continue等插件专注代码编写，两者互不干扰。

第一步：下载并安装Ollama官方GUI

安装过程十分直观，具体步骤如下：

1. 打开浏览器，访问Ollama官方下载页面：ollama.com/download。
2. 点击macOS下载按钮（网站会自动检测你的芯片是Apple Silicon还是Intel），下载名为 Ollama.dmg 的安装文件。
3. 双击下载好的dmg文件，将Ollama应用图标拖拽到“应用程序”文件夹中。
4. 首次打开时，系统可能会询问权限，点击“打开”即可。应用程序会自动安装所需的命令行部分，即使你之前通过Homebrew安装过，也能实现无缝升级。
   • 注意：此应用需要macOS 14 Sonoma或更高版本的系统。

安装完成后，屏幕顶部的菜单栏会出现一个鲸鱼图标，点击它即可快速打开GUI界面。

第二步：通过GUI下载最新代码模型

安装好应用后，从Launchpad或应用程序文件夹中打开Ollama。

1. 点击左侧的「Library」或模型列表。
2. 在搜索框中输入你想下载的模型名称，例如：
   • deepseek-coder-v2 → 可以选择lite（精简）版或更高参数版本。
3. 点击模型旁边的「Download」或「Pull」按钮，即可开始下载。图形界面会显示清晰的进度条，体验远优于终端命令行。
4. 下载完成后，点击该模型的名字，然后选择「New Chat」，就可以像使用ChatGPT一样开始对话测试。例如，输入：“用Python写一个带GUI的记事本，支持保存和打开文件”。

如果模型能够流畅地生成代码，说明环境已配置成功。

第三步：在VS Code中配置Continue插件

Ollama GUI非常适合用于聊天测试和模型管理，但实际编写和修改代码时，更推荐使用集成在编辑器内的工具。Visual Studio Code的Continue插件正是为此而生，它允许你通过快捷键直接对选中的代码块寻求AI帮助。

配置方法与使用命令行版Ollama时完全一致。你需要在Continue插件的配置文件（例如 ~/.continue/config.json）中进行如下设置：

{
"models": [
{
"title": "Qwen3-Coder 30B",
"provider": "ollama",
"model": "qwen3-coder:30b"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Qwen3-Coder 补全",
"provider": "ollama",
"model": "qwen3-coder:30b"
}
}

• 保持Ollama GUI在后台运行（或通过菜单栏图标启动），Continue插件会自动连接到本地的Ollama服务（默认地址为 localhost:11434）。
• 在VS Code中编写代码时，只需选中代码并按 Cmd+I 或 Cmd+L（具体快捷键取决于Continue设置）即可快速获得AI的修改建议或解释。

这种将通用聊天与管理（GUI）和深度编码集成（VS Code插件）相结合的方式，构成了一个非常高效的人工智能辅助编程工作流。

其他macOS平台GUI备选方案

如果你希望尝试更多功能或不同风格的界面，以下是一些热门的备选方案：

• LM Studio (lmstudio.ai)：拥有非常漂亮的界面，内置Hugging Face模型搜索，并利用MLX框架在Apple芯片上实现超快加速，适合喜欢尝试各种模型的新手用户。
• Msty.app (msty.app)：许多用户称赞其检索增强生成（RAG）功能强大，且界面设计现代。
• Enchanted 或 Ollamac（可在GitHub搜索）：这两款是纯粹的Apple原生应用，追求极简风格的用户可能会更喜欢。

但对于大多数开发者，尤其是希望快速上手的用户，直接使用Ollama官方GUI仍然是学习成本最低、最省心的第一选择。

实用技巧与小贴士

• 开机自启：可以在Ollama应用的设置中勾选选项，使其在开机时自动启动。
• 控制资源占用：如果电脑发热明显，可以在GUI中暂停正在运行的模型，或选择参数量更小的模型版本。
• 排查连接问题：如果模型已下载但VS Code的Continue插件无法连接，可以尝试重启Ollama应用，或者在终端执行 ollama serve 命令来确认服务是否正常启动。
• 保持更新：可以通过菜单栏的「Check for Updates」功能，确保你使用的是最新版本的Ollama GUI。

通过Ollama官方GUI + VS Code + Continue插件 + 强大的代码模型（如Qwen3-Coder），你可以在自己的Mac上搭建一个兼具“本地ChatGPT”对话能力和“本地Copilot”编码辅助的完整开发环境。无需联网，只需30分钟左右完成设置，之后便可随时将Python文件拖入Ollama中说“帮我优化这段代码”，或在VS Code中瞬间获得代码补全与重构建议。

参考资料

[1] MacOS 上使用 Visual Studio Code 结合 Claude 和本地 Ollama 实现高效代码编写与修改, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/r4S0VSa0UJRXUrK6nte_ZQ

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