Mac本地搭建AI编程助手：Ollama运行DeepSeek模型，配置AnythingLLM与VSCode Continue

想在 Mac 上搭建一套完全本地的 AI 开发与知识管理环境吗？本文将手把手教你，如何从零开始安装 Ollama、运行 DeepSeek 模型，并配置 AnythingLLM 和 VSCode 的 Continue 插件，打造一个无需联网的私有化人工智能编程助手。

零、前提条件及准备

开始之前，请确保你的 Mac 满足基本运行要求，并准备好以下安装文件。

下载 Ollama

首先访问 Ollama 官网：https://ollama.com/。根据你的 Mac 系统版本，下载对应的 Ollama-darwin.zip 文件。

下载 AnythingLLM

接着访问 AnythingLLM 桌面版官网：https://anythingllm.com/desktop，下载适用于 Mac 的版本。

下载 VSCode

如果你尚未安装 VSCode，请访问其官网：https://code.visualstudio.com/，下载适用于 Mac 的 VSCode-darwin-universal.zip 文件。

下载完成后，你的下载文件夹里应该有以下三个文件。

一、安装 Ollama 并运行 DeepSeek 模型

安装 Ollama

解压下载的 Ollama-darwin.zip 文件，打开其中的应用程序进行安装。安装过程中可能会提示你将 Ollama 移动到“应用程序”文件夹以获得最佳运行效果，建议点击“Move to Applications”。

随后，会提示安装命令行工具，点击“Install”。

安装完成后，打开终端（Terminal），输入以下命令验证是否安装成功：

ollama -v

如果终端显示版本号（例如 ollama version is 0.5.7），则表示 Ollama 已成功安装。

下载 DeepSeek 模型

现在，我们可以通过 Ollama 拉取模型了。在终端中输入以下命令来下载 DeepSeek 模型。模型的选择应根据你机器的性能来决定，如果内存充足（建议16GB及以上），尽量选择 14b 或以上参数规模的模型，以获得更强的推理能力；如果内存只有 8GB 或更少，则可以考虑 1.5b 或 7b 等更小的模型。

ollama pull deepseek-r1:14b

这个命令会从云端拉取模型文件到本地，根据你的网速和模型大小，下载过程可能需要一些时间。

下载完成后，使用以下命令查看已下载到本地的模型列表：

ollama list

启动 DeepSeek 模型

模型下载完毕，就可以在终端中直接与它对话了。输入以下命令启动 DeepSeek 模型：

ollama run deepseek-r1:14b

执行后，终端会进入一个交互式会话界面，你可以直接输入问题，模型会给出回复。输入 /bye 或按下 Ctrl+D 可以退出会话。

二、配置 AnythingLLM

安装 AnythingLLM

双击下载的 AnythingLLMDesktop.dmg 文件，将 AnythingLLM.app 拖拽到“应用程序”文件夹中，即可完成安装。

配置 AnythingLLM

1. 初次启动：打开 AnythingLLM 应用，点击 “Get started” 进入设置界面。

   

2. 选择 LLM 提供商：在设置页面，选择 “Ollama” 作为你的模型提供商。

3. 配置模型：在模型列表中，选择刚才下载的 deepseek-r1:14b 模型（如果你下载的是其他版本，请选择对应的模型）。确保 “Ollama Base URL” 为 http://127.0.0.1:11434（这是 Ollama 服务的默认本地地址）。其他参数如 Max Tokens 可保持默认，然后点击 “下一步”。

   

4. 创建工作区：接下来的几步可以快速点击下一步跳过。直到出现创建工作区的页面，为你首个工作区起一个名字，例如 devops，然后点击创建。

   

5. 开始使用：配置完成后，你就会进入 AnythingLLM 的主界面。现在，你已经拥有了一个可以基于本地模型进行对话、并能够上传和管理自己知识库文件的强大工具了。这为你构建私有的智能 & 数据 & 云知识库打下了基础。

   

三、为 VSCode 添加 Continue 插件并配置本地连接

安装 VSCode

如果你还没有安装 VSCode，只需解压下载的 VSCode-darwin-universal.zip，将其中的 Visual Studio Code.app 拖拽到“应用程序”文件夹即可。

安装 Continue 插件

1. 打开 VSCode。
2. 点击左侧活动栏的扩展图标（或使用快捷键 Cmd+Shift+X）。

3. 在扩展市场搜索框中输入 “Continue”，找到名为 “Continue - Codestral, Claude, and more” 的插件，点击 “Install” 进行安装。

   

配置 Continue 插件

1. 插件安装完成后，在 VSCode 左侧活动栏会出现 Continue 的图标（或通过命令面板 Ctrl+Shift+P 搜索 “Continue” 打开）。

2. 在 Continue 侧边栏中，点击 “Add Chat model” 来添加一个聊天模型。

   

3. 在弹出的配置窗口中：

   • Provider：选择 “Ollama”。
   • Model：选择 “Autodetect”，插件会自动检测并连接到你本地运行的 Ollama 服务及可用模型（我们之前启动的 DeepSeek）。
   • 点击 “Connect” 完成连接。

   

测试 Continue 插件

配置完成后，你就可以在 VSCode 中尽情使用本地 AI 助手了。

1. 在代码编辑器中，你可以获得基于上下文的代码补全建议。

2. 打开 Continue 的聊天面板，你可以直接向 DeepSeek 模型提问编程问题、请求解释代码或进行调试。

   

四、注意事项

在享受这套本地 AI 工作流的同时，有几点需要留意：

• 内存要求：运行大型语言模型，尤其是 14b 参数级别的模型，对内存消耗较大。建议 Mac 至少拥有 16GB 内存，以保证流畅运行。
• 模型更新：Ollama 支持的模型库在不断更新。你可以定期访问其官网或使用 ollama list 查看是否有新的或更优的模型版本。
• 网络配置：确保本地的 Ollama 服务（默认在 11434 端口）正常运行。如果遇到连接问题，请检查防火墙设置是否阻止了本地回环地址（127.0.0.1）的通信。

至此，你已经成功在 Mac 上搭建了一套完整的本地 AI 开发环境。从基础的模型运行、到图形化的知识库管理、再到集成开发环境中的智能辅助，这套组合拳能极大提升你的效率，同时确保数据隐私。如果在配置过程中遇到问题，查阅相关的技术文档和社区讨论通常是解决问题最快的方式。欢迎在云栈社区分享你的使用体验或遇到的挑战。