Vibe Coding 实现本地模型 Token 自由 IntelliJ IDEA + LM Studio + LM Link + Continue

Codex额度不够用？等待恢复额度的时间怎么办？我想着自己之前有一个 RTX 2080 Ti 显卡，自己跑模型临时用一下怎么样，然后我就跑通了下面的链路： IntelliJ IDEA -> Continue -> LM Studio（macOS） -> LM Link -> LM Server（Linux）-> CUDA（RTX 2080 Ti 显卡）基础环境准备首先你需要一个能运行大模型的环境，我的是 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 显卡，并且在 Ubuntu 已经安装好了英伟达的 CUDA、驱动，可以执行 nvidia-smi 命令。由于本文的重点不是英伟达显卡安装驱动和CUDA，所以我不再赘述具体安装过程，认为读者已经具备基础的运行环境，我这里的运行环境如下（PVE虚拟机中）：

Intel(R) Xeon(R) E5-2690 v4 (24) @ 2.60 GHz
32G运行内存
Ubuntu 24.04.2 LTS (Noble Numbat) x86_64
NVIDIA-SMI 570.144
Driver Version: 570.144
CUDA Version: 12.8
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 22G

运行环境安装LM Studio 在安装 LM Studio 时，我分为两个，一个是我在 macOS 上的客户端，另一个是在我服务器上的服务端。

macOS 上的客户端：安装非常简单，下载以后拖拽到本地就可以，这里不做赘述。
Linux 上的服务端：执行安装脚本命令：curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash

Linux 服务端在安装完成以后，我们就可以通过下面的命令启动服务了：

# 启动守护服务
lms daemon up
# 启动服务器服务
lms server start
# 查看运行状态
lms status

LM Link 这个 LM Link 可以让你调用远端模型跟本地模型一样方便，类似内网穿透服务，目前免费。官网申请：https://lmstudio.ai/link 我申请秒过，功能立即开通了，马上有使用权限了然后回到我们的 Linux 服务器上，执行启用命令：

# 启用 LM Link
lms login
lms link enable
# 查看 Link 状态
lms link status

然后，在我们自己的管理界面上就可以看到了：https://lmstudio.ai/settings/lm-link LM Link LM Link 远程模型下载模型我的22G现存，非常适合运行 qwen3.5-27b-gguf 在 Linux 服务器上执行下载命令：

# 查看已有模型
lms ls
# 下载指定模型
lms get qwen/qwen3.5-27b
# 加载指定模型
lms load qwen/qwen3.5-27b

本地调用然后我们回到 macOS 上的 LM Studio，由于是登录的同一个账号，在顶部加载模型那已经可以看到我服务器上的 qwen3.5-27b 模型了，我们选择加载这个模型，就可以像调用本地模型一样，调用远端的模型了 LM Link 远程模型 LM Link 调用远程模型开启本地服务接口然后我们还需要点击第二个 Developer 开发者选项，开启本地服务，就可以在本地通过接口访问了，例如访问：http://localhost:1234/v1/models，会列出模型列表 LM 开启本地服务接口 IntelliJ IDEA 调用在 IDEA 中安装 Continue 插件，这个插件可以自定义端点使用自己的本地模型。在 Continue 插件中，选择 Local Config 右侧的小齿轮，会打开配置文件，我们写入：

name: Local LM Studio
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  - name: Qwen 27B Local
    provider: openai
    model: qwen/qwen3.5-27b
    apiBase: http://127.0.0.1:1234/v1
    apiKey: lm-studio
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

Continue配置到这里，我们就可以用我们自己的模型开始 Vibe Coding 了，实现本地模型的 Token 自由～ Vibe Coding 实现本地模型的 Token 自由