本地 DeepSeek 接入 AI 编程工具

将 LM Studio 变为兼容 OpenAI API 的本地服务器，让 Trae / VS Code / IDEA 调用你电脑里的 DeepSeek。

核心原理

LM Studio 的 "Local Inference Server" 功能，可以将你加载好的模型变成一个本地的 API 服务器。支持自定义模型的编程工具（如 Trae、Continue 插件等）就能像调用云端服务一样，调用你电脑里的 DeepSeek 模型。

前提条件： 请确保 LM Studio 已经加载好 DeepSeek 模型，并处于运行状态。本地 API 地址通常为：http://localhost:1234/v1

操作指南

1. 启动 LM Studio 的本地服务器

在 LM Studio 界面中，找到并点击左侧的 (Local Inference Server) 图标。
在服务器设置中，确认端口号（通常是 1234），然后点击 "Start Server" 按钮。
启动成功后，你的本地 API 地址为：http://localhost:1234/v1

2. 在 AI 编程工具中进行配置

对于 Trae

进入 Trae 的设置页面，找到 "模型" (Model) 管理面板。
点击 "添加模型" (Add Model)。
在添加方式中，选择 "自定义配置" (Custom Configuration)。
关键配置项如下：
- API 格式 (API Format)：选择 OpenAI Compatible。
- 请求地址 (URL / Base Path)：填入 http://localhost:1234/v1/（注意：Trae 要求填入基础路径，地址要以 / 结尾）。
- 模型 ID (Model ID)：填入你在 LM Studio 中使用的具体模型名称，例如 deepseek-r1-distill-qwen-7b。
- API 密钥 (API Key)：因为是本地服务，可以随意填写，如 local 或 not-needed。
保存配置，如果连接成功，该模型就会出现在你的模型列表中。

提示： Trae 也内置了 DeepSeek 的云端版本，但你配置的是本地地址，因此调用的是你电脑上的模型，完全离线、免费且保护隐私。

对于 VS Code（Continue 插件）

在 VS Code 扩展市场安装 "Continue" 插件。
安装后，按 Cmd+Shift+P (Mac) 或 Ctrl+Shift+P (Win) 打开命令面板，输入并选择 "Continue: Open Config" 打开配置文件 config.json。

在 models 数组中，添加一个本地模型配置：

{
  "title": "DeepSeek Local",
  "provider": "openai",
  "model": "deepseek-r1-distill-qwen-7b",   // 替换为你的模型名
  "apiBase": "http://localhost:1234/v1",
  "apiKey": "local"
}

保存文件后，就可以在 Continue 插件中选择这个本地模型了。

对于 IntelliJ IDEA

在插件市场搜索并安装 "DeepSeek Local Integration" 或类似的插件。
在 Settings > Tools > DeepSeek Local 中配置：
- Model Path：指向本地模型文件路径。
- Device：选择 cuda:0 (GPU) 或 cpu。
- 其他参数如 maxTokens、temperature 可按需调整。
或者，使用支持 OpenAI API 的通用插件，配置方式与 VS Code 的 Continue 类似。

关键参数建议

配置时，建议根据你的硬件调整以下参数以获得更好性能：

参数	推荐值	说明
上下文窗口 (Context Window)	`4096` 起步	稳定后再逐步调高，硬件允许可增至 8192 或更高
最大输出 Token (Max Tokens)	`2048` 或更高	代码生成场景建议设高一些，保证长输出完整
Temperature	`0.1 – 0.3` (代码补全) `0.7` (对话场景)	代码补全用低值提高准确性；对话可适当提高创造性

注意： 具体数值可根据你的硬件配置（显存、内存）和实际体验微调。如果遇到显存不足，可适当降低上下文窗口或使用量化模型。

总结

通过以上步骤，你就成功地将本地部署的 DeepSeek 模型接入到 AI 编程工具中，实现了 完全免费、离线、保护隐私 的 AI 编程辅助。不再依赖云端 API，所有代码理解与生成都在你自己的电脑上完成。

如果在配置过程中遇到问题，欢迎随时查阅 LM Studio 文档或社区讨论。

本文档可自由复制 · 基于 LM Studio + DeepSeek 本地部署方案
更新于 2026 年 6 月

把本地部署的DeepSeek接入Trae这类AI编程工具