Home AI News DE CodeQwen und Continue.dev: Dein lokaler GitHub Copilot für VS Code

CodeQwen und Continue.dev: Dein lokaler GitHub Copilot für VS Code

Updated on Aug 17,2025

Wichtige Punkte
Dein persönlicher KI-gestützter Programmierassistent
Lokalen GitHub Copilot einrichten: Schritt-für-Schritt-Anleitung
CodeQwen in Continue.dev verwenden: Beispiele
Vor- und Nachteile
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Weiterführende Fragen

In der heutigen schnelllebigen Welt der Softwareentwicklung ist Effizienz von grösster Bedeutung. Entwickler suchen ständig nach Möglichkeiten, ihren Workflow zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren als ein vielversprechendes Werkzeug erwiesen, das Entwicklern dabei hilft, ihre Aufgaben zu automatisieren und schneller hochwertige Software zu erstellen. Dieser Artikel untersucht, wie du CodeQwen, Ollama und Continue.dev kombinieren kannst, um einen lokalen GitHub Copilot in VS Code einzurichten und deine Programmierfähigkeiten auf das nächste Level zu heben.

Wichtige Punkte

Nutze CodeQwen, ein fortschrittliches Open-Source-Sprachmodell für Code.

Verwende Ollama, um CodeQwen lokal auf deinem Computer auszuführen.

Integriere CodeQwen mit Continue.dev in VS Code.

Erstelle deinen eigenen, kostenlosen GitHub Copilot.

Steigere deine Produktivität und Effizienz bei der Softwareentwicklung.

Dein persönlicher KI-gestützter Programmierassistent

Was ist CodeQwen?

CodeQwen

ist ein Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Codeerzeugung und das Verständnis von Code entwickelt wurde. Es basiert auf der Qwen-Architektur und wurde auf einer riesigen Menge von Code-Daten trainiert. Dadurch ist CodeQwen in der Lage, hochwertigen Code in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren, Code-Schnipsel zu vervollständigen, Fehler zu erkennen und zu beheben und komplexe Code-Basen zu verstehen. Im Vergleich zu anderen grossen Sprachmodellen (LLMs) schneidet CodeQwen in verschiedenen Benchmarks sehr gut ab und ist gleichzeitig relativ leichtgewichtig, was es ideal für die lokale Ausführung macht.

Warum CodeQwen wählen?

Es gibt mehrere Gründe, warum CodeQwen eine ausgezeichnete Wahl für deinen lokalen GitHub Copilot ist:

Hervorragende Leistung: CodeQwen schneidet in verschiedenen Code-bezogenen Benchmarks hervorragend ab und übertrifft viele andere LLMs.
Open Source: Als Open-Source-Modell ist CodeQwen frei verfügbar und kann nach deinen Bedürfnissen angepasst werden.
Leichtgewichtig: Im Vergleich zu anderen grossen Modellen ist CodeQwen relativ klein und kann problemlos auf einem durchschnittlichen Computer ausgeführt werden.
Unterstützung für verschiedene Sprachen: CodeQwen unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen, einschliesslich Python, Java, JavaScript, C++ und mehr.
Aktive Community: CodeQwen verfügt über eine aktive Community von Entwicklern, die ständig daran arbeiten, das Modell zu verbessern und neue Funktionen hinzuzufügen.

Was ist Ollama?

Ollama ist ein Tool, das es dir ermöglicht, Sprachmodelle wie CodeQwen lokal auf deinem Computer auszuführen. Es bietet eine einfache und benutzerfreundliche Möglichkeit, LLMs herunterzuladen, zu verwalten und zu nutzen, ohne dass eine Internetverbindung oder spezielle Hardware erforderlich ist. Ollama ist ideal für Entwickler, die mit LLMs experimentieren möchten, ohne auf Cloud-basierte Dienste angewiesen zu sein. Es bietet ausserdem Vorteile in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit, da deine Daten niemals deinen Computer verlassen.

Was ist Continue.dev?

Continue.dev ist eine Open-Source-VS Code-Erweiterung, die es dir ermöglicht, Sprachmodelle in deine IDE zu integrieren. Mit Continue.dev kannst du KI-gestützte Funktionen wie Code-Vervollständigung, Code-Generierung und Code-Erklärung direkt in VS Code nutzen. Continue.dev unterstützt verschiedene LLMs, darunter CodeQwen, und bietet eine nahtlose Integration mit Ollama. Durch die Kombination von Continue.dev mit CodeQwen und Ollama kannst du deinen eigenen, leistungsstarken GitHub Copilot erstellen, der lokal auf deinem Computer ausgeführt wird.

Lokalen GitHub Copilot einrichten: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Ollama installieren

Der erste Schritt besteht darin, Ollama auf deinem Computer zu installieren

. Besuche die Ollama-Website (https://ollama.com/) und lade die passende Version für dein Betriebssystem herunter (macOS, Linux oder Windows). Folge den Anweisungen auf der Website, um Ollama zu installieren. Die Installation ist in der Regel sehr einfach und erfordert nur wenige Klicks. Nach der Installation von Ollama kannst du mit dem Herunterladen von CodeQwen fortfahren.

Schritt 2: CodeQwen herunterladen

Sobald Ollama installiert ist, kannst du CodeQwen mit einem einfachen Befehl herunterladen. Öffne dein Terminal und gib den folgenden Befehl ein:

ollama run codeqwen

Dieser Befehl lädt CodeQwen von der Ollama-Modellbibliothek herunter und speichert es lokal auf deinem Computer. Der Download kann je nach deiner Internetverbindung einige Minuten dauern. Nach dem Herunterladen von CodeQwen kannst du es in Continue.dev verwenden.

Schritt 3: Continue.dev installieren

Der nächste Schritt ist die Installation der Continue.dev-Erweiterung in VS Code

. Öffne VS Code und gehe zum Erweiterungs-Marketplace (Ansicht -> Erweiterungen). Suche nach "Continue - Codestral, GPT-4o, and more" und installiere die Erweiterung. Nach der Installation von Continue.dev musst du sie konfigurieren, um CodeQwen zu verwenden.

Schritt 4: Continue.dev konfigurieren

Nach der Installation von Continue.dev musst du sie konfigurieren, um CodeQwen zu verwenden. Klicke auf das Continue Icon in der Seitenleiste von VS Code

. Du kannst entweder eine API-Schlüssel für andere LLM-Anbieter hinzufügen oder lokale Modelle verwenden. Wähle die Option "Lokale Modelle", um CodeQwen zu verwenden.

Continue.dev erkennt automatisch die lokal installierten Ollama-Modelle, einschliesslich CodeQwen. Wähle CodeQwen aus der Liste der verfügbaren Modelle aus. Dadurch wird Continue.dev für die Verwendung von CodeQwen als Standard-Sprachmodell konfiguriert.

Jetzt kannst du die KI-Funktionen nutzen.

CodeQwen in Continue.dev verwenden: Beispiele

Code generieren

Um Code mit CodeQwen zu generieren, öffne eine Code-Datei in VS Code und drücke Strg+L (oder Cmd+L auf macOS)

. Gib eine Beschreibung des Codes ein, den du generieren möchtest, z. B. "generiere eine Funktion, die zwei Zahlen addiert". CodeQwen generiert dann den entsprechenden Code für dich.

Code vervollständigen

CodeQwen kann auch verwendet werden, um Code-Schnipsel zu vervollständigen. Beginne einfach mit der Eingabe eines Code-Schnipsels, und CodeQwen schlägt automatisch Vervollständigungen für dich vor.

Um die Auto-Complete Funktion zu aktivieren, musst du in den Einstellungen die CodeQwen als das Modell auswählen

. Danach werden dir basierend auf dem Kontext Vorschläge angezeigt.

Code debuggen

CodeQwen kann dir auch beim Debuggen von Code helfen. Wähle den Code aus, den du debuggen möchtest, und drücke Strg+L (oder Cmd+L auf macOS). Gib dann den Befehl "debugge diesen Code" ein . CodeQwen analysiert den Code und schlägt mögliche Fehler und Verbesserungen vor.

Code bearbeiten

Mit Continue.dev kannst du auch Code direkt im Chat bearbeiten lassen

. Wähle dazu einfach den Code aus, den du bearbeiten möchtest, öffne den Chat mit Strg+L und gib deine Änderungswünsche an.

Vor- und Nachteile

👍 Pros

Kostenlos: Keine Lizenzgebühren für die Nutzung von CodeQwen, Ollama und Continue.dev.

Offline-fähig: Code kann auch ohne Internetverbindung generiert und debuggt werden.

Anpassbar: CodeQwen kann an spezifische Bedürfnisse angepasst werden.

Hohe Leistung: CodeQwen liefert sehr gute Ergebnisse bei der Code-Generierung und -Analyse.

Datenschutz: Die Code-Generierung und -Analyse findet lokal statt, wodurch sensible Daten nicht in die Cloud gelangen.

👎 Cons

Einrichtung erfordert technisches Know-how: Die Installation und Konfiguration kann für Anfänger etwas kompliziert sein.

Leistung kann von der Hardware abhängen: Die Ausführung von CodeQwen kann auf älteren oder leistungsschwächeren Computern langsam sein.

Benötigt Speicherplatz: Das Sprachmodell benötigt lokalen Speicherplatz.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Ist CodeQwen wirklich kostenlos?

Ja, CodeQwen ist ein Open-Source-Modell und kann kostenlos verwendet werden. Es fallen keine Lizenzgebühren an.

Benötige ich eine spezielle Hardware, um CodeQwen auszuführen?

Nein, CodeQwen kann auf einem durchschnittlichen Computer ausgeführt werden. Allerdings kann eine leistungsstärkere GPU die Leistung verbessern.

Kann ich CodeQwen in anderen IDEs als VS Code verwenden?

Continue.dev ist derzeit nur für VS Code verfügbar. Es gibt jedoch andere Tools, mit denen du CodeQwen in anderen IDEs verwenden kannst.

Kann ich CodeQwen an meine spezifischen Bedürfnisse anpassen?

Ja, als Open-Source-Modell kann CodeQwen an deine spezifischen Bedürfnisse angepasst werden. Du kannst CodeQwen beispielsweise auf deinen eigenen Code-Daten trainieren, um die Leistung für bestimmte Aufgaben zu verbessern.

Weiterführende Fragen

Welche Alternativen gibt es zu CodeQwen?

Es gibt verschiedene Alternativen zu CodeQwen, darunter: GitHub Copilot: Ein Cloud-basierter KI-gestützter Code-Assistent von GitHub. GitHub Copilot ist ein kostenpflichtiger Dienst, bietet aber eine sehr gute Leistung und eine breite Palette von Funktionen. Tabnine: Ein weiterer Cloud-basierter KI-gestützter Code-Assistent. Tabnine bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Pläne an. Codeium: Ein Cloud-basierter KI-gestützter Code-Assistent. Codeium bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Pläne an.

Wie schneidet CodeQwen im Vergleich zu GitHub Copilot ab?

CodeQwen und GitHub Copilot sind beides leistungsstarke KI-gestützte Code-Assistenten, aber es gibt einige wichtige Unterschiede: Kosten: CodeQwen ist kostenlos, während GitHub Copilot kostenpflichtig ist. Datenschutz: CodeQwen wird lokal ausgeführt, während GitHub Copilot Cloud-basiert ist. Dies bedeutet, dass CodeQwen mehr Datenschutz bietet, da deine Daten niemals deinen Computer verlassen. Anpassbarkeit: CodeQwen ist ein Open-Source-Modell und kann nach deinen Bedürfnissen angepasst werden, während GitHub Copilot ein proprietärer Dienst ist und nicht angepasst werden kann. Leistung: GitHub Copilot bietet im Allgemeinen eine etwas bessere Leistung als CodeQwen, insbesondere bei komplexen Aufgaben. CodeQwen ist jedoch in den letzten Jahren deutlich besser geworden und kann in vielen Fällen mit GitHub Copilot mithalten.

Wo finde ich weitere Informationen über CodeQwen, Ollama und Continue.dev?

Hier sind einige Ressourcen, um mehr über CodeQwen, Ollama und Continue.dev zu erfahren: CodeQwen: Hugging Face (https://huggingface.co/) GitHub (Suche nach CodeQwen) Ollama: Ollama Website (https://ollama.com/) Continue.dev: Continue.dev Website (https://www.continue.dev/) VS Code Marketplace (Suche nach "Continue - Codestral, GPT-4o, and more")

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