VSCode「Continue」でOllamaを動かす完全ガイド

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

1. Ollama本体を公式サイトやコマンドでインストールします。
2. 使用したいモデルを事前にOllamaでダウンロード（pull）します。
3. 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

1. LocalAgentをクリック
2. 設定マークをクリック
   
3. 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:
      - embed

• name, 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

1. Ollamaを起動し、ブラウザから http://localhost:11434/ で「Ollama is running」を確認。
2. 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。
3. 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.