Roo Code 离线模式本地模型断网也能写代码【免费下载链接】Roo-CodeRoo Code gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/Roo-Code深夜航班上WiFi 一直显示无网络而落地前你还得交一份代码 Review。Roo Code 的离线模式就是为这种时刻准备的把本地模型接进编辑器AI 助手照样工作。断网时它到底能帮你干什么一句话模型跑在你自己机器上代码不离开你的电脑网络状态完全不重要。没有它飞机上、地铁里AI 助手就是一个打不开的空壳。有了它同样的对话、同样的工具调用、同样的代码改动全部本地完成。代价只有一个——你的机器得扛得住推理速度也比云端慢一些。本地模型下载Ollama 三步装好整个过程不需要 clone 任何东西装一个 Ollama 就行。️装 Ollama。去 Ollama 官网下载对应系统的安装包按向导装完。它默认在http://localhost:11434提供本地服务。⬇️拉一个模型。打开终端拉取比如ollama pull qwen2.5-coder:32b在编辑器里接上它。打开 Roo Code 侧边栏点右上角齿轮进设置API Provider 选ollamaModel ID 填第 2 步的模型标签。Ollama 在别的机器上就改一下 Base URL需要鉴权就填 API Key。保存后发一条消息试试。官方文档里有更完整的说明Ollama provider。想完全避开命令行也可以装 LM Studio图形界面里搜模型、点Start Server然后在 Roo Code 里把 Provider 选成 LM StudioModel ID 填模型的 gguf 文件名默认连http://localhost:1234。文档见 LM Studio provider。跑通之后你能做这些事补全和生成代码跟云端模型一样正常对话、让它改文件。区别是响应由本地推理产生耐心多等几秒。读懂一段陌生代码让它解释一个你没写过的模块、梳理调用关系。本地分析敏感代码不必传出去。本地跑检查命令Ollama 模式下 Roo Code 的工具调用同样可用跑构建、执行测试都在本机完成。顺带记一笔费用走 Ollama 的模型Roo Code 也会统计 token 用量方便你评估本地推理的开销。想让体验更好进阶调优上下文窗口最常用的一招改什么 → 在 Ollama 的 Modelfile 里设num_ctx影响什么 → 窗口越大越容易吃满显存/内存首次请求 OOM 多半就是它适合谁 → 8GB 显存以下的机器。Roo Code 会自动读取并遵循 Modelfile 里的num_ctx设置里不用重复配FROM qwen2.5-coder:32b PARAMETER num_ctx 16384 PARAMETER temperature 0.7把模型放到远程机器改什么 → 设置里的 Base URL 指向内网的 Ollama 服务影响什么 → 笔记本负责编辑工作站负责推理彻底断网也没关系适合谁 → 有多台机器、或本地算力不够的用户。连接与推理细节native-ollama.ts 处理请求转换和报错提示fetchers/ollama.ts 负责拉取本地模型列表ollamaBaseUrl、ollamaNumCtx等配置项定义在 shared/api.ts。卡住了按这个顺序排查症状连接被拒、报错提示 Ollama 服务没运行→ 判断Ollama 没启动或 Base URL 填错。解决先确认 Ollama 在跑终端里ollama list能列模型即可再核对设置里的地址。症状模型下拉框是空的→ 判断拉下来的模型不支持函数调用function callingRoo Code 会直接把它过滤掉。解决换一个支持 tools 的模型再拉。症状第一次请求就内存溢出OOM→ 判断Ollama 冷启动默认开的上下文窗口偏大。解决先ollama run 模型名预热让模型常驻或用上面的 Modelfile 把num_ctx钉小。症状回复慢到没法用→ 判断本地推理速度上限就这样换云端才快本地能做的只有优化。解决换更小的量化或参数量q4、7B或按上一条把模型挪到远程机器。遇到更怪的问题直接去仓库提 issue附上完整报错更快。断网也能写代码的门槛其实就三步。现在打开设置页把 Provider 切到 ollama 试试第一步。【免费下载链接】Roo-CodeRoo Code gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/Roo-Code创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Roo Code 离线模式：本地模型断网也能写代码
Roo Code 离线模式本地模型断网也能写代码【免费下载链接】Roo-CodeRoo Code gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/Roo-Code深夜航班上WiFi 一直显示无网络而落地前你还得交一份代码 Review。Roo Code 的离线模式就是为这种时刻准备的把本地模型接进编辑器AI 助手照样工作。断网时它到底能帮你干什么一句话模型跑在你自己机器上代码不离开你的电脑网络状态完全不重要。没有它飞机上、地铁里AI 助手就是一个打不开的空壳。有了它同样的对话、同样的工具调用、同样的代码改动全部本地完成。代价只有一个——你的机器得扛得住推理速度也比云端慢一些。本地模型下载Ollama 三步装好整个过程不需要 clone 任何东西装一个 Ollama 就行。️装 Ollama。去 Ollama 官网下载对应系统的安装包按向导装完。它默认在http://localhost:11434提供本地服务。⬇️拉一个模型。打开终端拉取比如ollama pull qwen2.5-coder:32b在编辑器里接上它。打开 Roo Code 侧边栏点右上角齿轮进设置API Provider 选ollamaModel ID 填第 2 步的模型标签。Ollama 在别的机器上就改一下 Base URL需要鉴权就填 API Key。保存后发一条消息试试。官方文档里有更完整的说明Ollama provider。想完全避开命令行也可以装 LM Studio图形界面里搜模型、点Start Server然后在 Roo Code 里把 Provider 选成 LM StudioModel ID 填模型的 gguf 文件名默认连http://localhost:1234。文档见 LM Studio provider。跑通之后你能做这些事补全和生成代码跟云端模型一样正常对话、让它改文件。区别是响应由本地推理产生耐心多等几秒。读懂一段陌生代码让它解释一个你没写过的模块、梳理调用关系。本地分析敏感代码不必传出去。本地跑检查命令Ollama 模式下 Roo Code 的工具调用同样可用跑构建、执行测试都在本机完成。顺带记一笔费用走 Ollama 的模型Roo Code 也会统计 token 用量方便你评估本地推理的开销。想让体验更好进阶调优上下文窗口最常用的一招改什么 → 在 Ollama 的 Modelfile 里设num_ctx影响什么 → 窗口越大越容易吃满显存/内存首次请求 OOM 多半就是它适合谁 → 8GB 显存以下的机器。Roo Code 会自动读取并遵循 Modelfile 里的num_ctx设置里不用重复配FROM qwen2.5-coder:32b PARAMETER num_ctx 16384 PARAMETER temperature 0.7把模型放到远程机器改什么 → 设置里的 Base URL 指向内网的 Ollama 服务影响什么 → 笔记本负责编辑工作站负责推理彻底断网也没关系适合谁 → 有多台机器、或本地算力不够的用户。连接与推理细节native-ollama.ts 处理请求转换和报错提示fetchers/ollama.ts 负责拉取本地模型列表ollamaBaseUrl、ollamaNumCtx等配置项定义在 shared/api.ts。卡住了按这个顺序排查症状连接被拒、报错提示 Ollama 服务没运行→ 判断Ollama 没启动或 Base URL 填错。解决先确认 Ollama 在跑终端里ollama list能列模型即可再核对设置里的地址。症状模型下拉框是空的→ 判断拉下来的模型不支持函数调用function callingRoo Code 会直接把它过滤掉。解决换一个支持 tools 的模型再拉。症状第一次请求就内存溢出OOM→ 判断Ollama 冷启动默认开的上下文窗口偏大。解决先ollama run 模型名预热让模型常驻或用上面的 Modelfile 把num_ctx钉小。症状回复慢到没法用→ 判断本地推理速度上限就这样换云端才快本地能做的只有优化。解决换更小的量化或参数量q4、7B或按上一条把模型挪到远程机器。遇到更怪的问题直接去仓库提 issue附上完整报错更快。断网也能写代码的门槛其实就三步。现在打开设置页把 Provider 切到 ollama 试试第一步。【免费下载链接】Roo-CodeRoo Code gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ro/Roo-Code创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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