VSCodeの拡張機能「Continue」とローカルLLM環境「Ollama」を連携して使う方法を、インストールから設定・動作確認までくわしく解説します。特にあなたが試した以下の設定内容を元に具体的な解説をします。
Continueとは
Continueは、VSCodeなどで動作するオープンソースのAIコードアシスタント拡張です。GitHub Copilotのように、AIモデルを使ったコード補完・チャット・コマンド生成を提供します。OllamaはローカルLLMの管理・実行ツールで、ContinueはVSCodeとOllamaの橋渡し役です。
Ollamaのインストール・モデル準備
- Ollama本体を公式サイトやコマンドでインストールします。
- 使用したいモデルを事前にOllamaでダウンロード（pull）します。
ollama listで導入済みモデルを確認します
Pullコマンドは以下
ollama pull gemma3:latest ollama pull qwen2.5-coder:1.5b ollama pull embeddinggemma:latest
VSCodeでContinueのインストール
- VSCodeの拡張機能から「Continue」を検索してインストール。
- インストール後、サイドバーにContinueアイコンが表示されれば完了。
config.yaml設定
- LocalAgentをクリック
- 設定マークをクリック
- config.yamlが表示されるので、以下のような感じで自分の環境設定を入力
name: Local Agent
version: 1.0.0
schema: v1
models:
- name: gemma3:latest
provider: ollama
model: gemma3:latest
roles:
- chat
- edit
- apply
- name: Qwen2.5-Coder 1.5B
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:1.5b
roles:
- autocomplete
- name: embeddinggemma
provider: ollama
model: embeddinggemma:latest
roles:
- embedname,version,schemaはメタ情報として任意に設定可能です。modelsには3種類のモデルを登録しています。- gemma3:latest: 会話やコード編集、適用用（chat/edit/apply）
- Qwen2.5-Coder 1.5B: コード補完用（autocomplete）
- embeddinggemma: 埋め込みベクトル生成用（embed）
- これにより、用途に応じたモデル切り替えがスムーズに行えます。
providerは必ずollamaを指定し、モデル名はOllamaで登録済みの完全一致名を使います。
動作確認方法
- Ollamaを起動し、ブラウザから
http://localhost:11434/で「Ollama is running」を確認。 - VSCodeのContinue拡張を開き、モデル選択に各モデルが表示されているかチェック。
- 各モデルを選んでチャットやコード補完を試し、AIが応答すれば連携成功です。
トラブル対策と補足
- 設定が反映されない場合、
~/.continue/config.yamlの場所やフォーマットの誤りを確認。 - OllamaのListenポートを変更していたら
apiBaseパラメータを更新。 - Tab補完を使いたい場合は補完専用モデルの指定やContinueの設定を確認。
- VSCodeやOllamaの再起動は問題解決に効果的です。
- 大規模モデルはPCのメモリ容量も考慮してください。
まとめ
今回の設定で、VSCodeのContinue拡張はOllamaの複数モデル（会話用・補完用・埋め込み用）を有効活用できる環境が構築されます。
この環境はローカルで完結しプライバシー面でも安心、柔軟にモデルを切り替えながら快適なAIコーディングを支援します。
モデルの追加や設定の微調整は今後の運用で柔軟に行い、最適な開発環境を目指してください。
この内容を基に環境を整え、VSCode内でAIコードアシストを最大限活用しましょう.
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