把 AI 编程助手搬进内网：从 Ollama 到 Continue 的完整部署实战

发布人：慈云数据-客服中心发布时间：22小时前阅读量：4

AI编程私有化部署方案｜附完整命令

在 AI 编程逐渐成为研发团队标配的今天，越来越多企业开始关注一个核心问题：能不能把 AI 编程助手部署在自己的服务器里？

答案是可以的。

相比直接使用云端 AI 编程工具，私有化部署有几个明显优势：

代码不出内网，降低源代码泄露风险；
数据可控，更适合金融、政企、制造、医疗等高合规行业；
可接入内部知识库，让 AI 理解公司项目、接口文档、规范和历史代码；
成本可控，适合团队长期高频使用；
模型可替换，可以根据预算和性能选择不同大模型。

本文将从实际落地角度，介绍一套相对通用的 AI 编程私有化部署方案，并附上完整命令，帮助你快速在本地服务器、内网服务器或 GPU 机器上搭建可用的 AI 编程环境。

一、整体方案架构

一个完整的 AI 编程私有化部署方案，通常包括以下几个部分：

开发者 IDE
   │
   ├── VS Code / JetBrains 插件
   │
   ▼
AI 编程助手插件
   │
   ├── Continue
   ├── CodeGPT
   └── 自研插件
   │
   ▼
私有化大模型服务
   │
   ├── Ollama
   ├── vLLM
   ├── llama.cpp
   └── LocalAI
   │
   ▼
代码大模型
   │
   ├── DeepSeek-Coder
   ├── Qwen2.5-Coder
   ├── Code Llama
   └── StarCoder2
   │
   ▼
企业内部资源
   │
   ├── Git 仓库
   ├── 接口文档
   ├── 数据库文档
   ├── 技术规范
   └── 知识库

对于大多数团队来说，推荐优先选择以下组合：

Ollama + Qwen2.5-Coder / DeepSeek-Coder + Continue

原因很简单：

部署简单；
命令少；
对机器要求相对灵活；
能快速接入 VS Code；
适合中小团队先跑起来。

如果你有较强 GPU 资源，并且需要更高并发，可以选择：

vLLM + Qwen2.5-Coder / DeepSeek-Coder + OpenAI Compatible API

二、服务器配置建议

AI 编程模型对硬件有一定要求，尤其是显存。下面给出几种常见配置建议。

1. 入门测试环境

适合个人体验、功能验证、小规模测试。

CPU：8 核以上
内存：16GB 以上
显卡：可无 GPU
磁盘：100GB SSD
系统：Ubuntu 22.04 LTS

适合模型：

qwen2.5-coder:1.5b
qwen2.5-coder:3b
deepseek-coder:1.3b

这种配置可以运行小模型，但响应速度和代码能力有限。

2. 小团队使用环境

适合 3～10 人团队日常辅助编码。

CPU：16 核以上
内存：64GB 以上
显卡：NVIDIA RTX 4090 / A5000 / L40S
显存：24GB 以上
磁盘：500GB SSD
系统：Ubuntu 22.04 LTS

适合模型：

qwen2.5-coder:7b
deepseek-coder:6.7b
codegemma:7b
codellama:7b

3. 企业级部署环境

适合多人并发、代码知识库检索、统一 API 服务。

CPU：32 核以上
内存：128GB 以上
显卡：A100 / H100 / L40S 多卡
显存：48GB～80GB+
磁盘：1TB NVMe SSD
系统：Ubuntu 22.04 LTS

适合模型：

Qwen2.5-Coder-14B
Qwen2.5-Coder-32B
DeepSeek-Coder-V2
Code Llama 34B
StarCoder2-15B

三、方案一：使用 Ollama 快速部署 AI 编程模型

Ollama 是目前本地运行大模型最简单的工具之一。它可以帮助我们快速下载、管理和运行大模型，并提供本地 API 服务。

1. 更新系统

以下命令以 Ubuntu 22.04 为例。

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

安装常用工具：

sudo apt install -y curl wget git vim net-tools htop unzip

2. 安装 NVIDIA 驱动

如果服务器有 NVIDIA GPU，需要先检查显卡。

lspci | grep -i nvidia

查看系统推荐驱动：

ubuntu-drivers devices

自动安装推荐驱动：

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

重启后检查：

nvidia-smi

如果能看到 GPU 信息，说明驱动安装成功。

3. 安装 Ollama

执行官方安装命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

查看版本：

ollama --version

启动服务：

sudo systemctl start ollama

设置开机自启：

sudo systemctl enable ollama

查看服务状态：

sudo systemctl status ollama

默认情况下，Ollama 会监听本机地址：

127.0.0.1:11434

如果只是在本机使用，这样即可。如果需要局域网其他机器访问，需要修改监听地址。

4. 配置 Ollama 允许内网访问

编辑 systemd 配置：

sudo systemctl edit ollama

写入以下内容：

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

保存后执行：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

检查端口：

sudo ss -lntp | grep 11434

如果防火墙开启，需要放行端口：

sudo ufw allow 11434/tcp
sudo ufw reload

测试接口：

curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

如果在其他机器访问：

curl http://服务器IP:11434/api/tags

四、下载并运行代码大模型

1. 推荐模型一：Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder 是通义千问系列中的代码模型，在代码生成、解释、重构、补全方面表现较好，中文支持也不错。

拉取 7B 模型：

ollama pull qwen2.5-coder:7b

运行模型：

ollama run qwen2.5-coder:7b

测试问题：

请用 Python 写一个 FastAPI 登录接口，包含 JWT 生成和密码校验。

如果机器配置较低，可以使用小模型：

ollama pull qwen2.5-coder:3b
ollama run qwen2.5-coder:3b

如果显存充足，可以尝试更大模型：

ollama pull qwen2.5-coder:14b
ollama run qwen2.5-coder:14b

2. 推荐模型二：DeepSeek-Coder

DeepSeek-Coder 是非常适合编程场景的模型，尤其适合代码解释、生成、补全和错误排查。

拉取模型：

ollama pull deepseek-coder:6.7b

运行模型：

ollama run deepseek-coder:6.7b

测试：

帮我分析下面这段 Java 代码是否存在线程安全问题，并给出优化方案。

3. 查看已安装模型

ollama list

4. 删除不需要的模型

ollama rm qwen2.5-coder:3b

五、通过 API 调用私有化模型

Ollama 提供 HTTP API，方便 IDE 插件或内部系统调用。

1. 普通生成接口

curl http://127.0.0.1:11434/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "prompt": "用 Go 写一个 HTTP 中间件，打印请求耗时。",
    "stream": false
  }'

2. Chat 接口

curl http://127.0.0.1:11434/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一个资深后端架构师，擅长 Java、Go、Python 和微服务架构。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "请设计一个订单系统的数据库表结构。"
      }
    ],
    "stream": false
  }'

3. OpenAI 兼容接口

新版 Ollama 支持 OpenAI Compatible API，便于接入各种插件和系统。

测试命令：

curl http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "请用 TypeScript 写一个防抖函数 debounce。"
      }
    ]
  }'

接口地址：

http://服务器IP:11434/v1

六、接入 VS Code：使用 Continue 插件

Continue 是一个开源 AI 编程助手插件，支持 VS Code 和 JetBrains。它可以接入本地模型，也可以接入 OpenAI、Anthropic、Ollama 等服务。

1. 安装 Continue

在 VS Code 插件市场搜索：

Continue

安装后，打开配置文件。

也可以使用命令面板：

Ctrl + Shift + P

搜索：

Continue: Open Config

2. 配置 Continue 连接 Ollama

配置文件通常位于：

~/.continue/config.json

写入以下配置：

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen2.5 Coder 7B",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:7b",
      "apiBase": "http://服务器IP:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen2.5 Coder 7B",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "apiBase": "http://服务器IP:11434"
  },
  "customCommands": [
    {
      "name": "explain",
      "prompt": "请解释选中的代码，说明它的功能、关键逻辑和潜在问题。"
    },
    {
      "name": "review",
      "prompt": "请对选中的代码进行 Code Review，重点关注性能、安全性、可维护性和边界情况。"
    },
    {
      "name": "test",
      "prompt": "请为选中的代码生成单元测试，要求覆盖正常流程、异常流程和边界条件。"
    }
  ]
}

如果 Ollama 和 VS Code 在同一台机器上，可以使用：

"apiBase": "http://127.0.0.1:11434"

配置完成后，即可在 VS Code 中进行：

代码解释；
代码生成；
单元测试生成；
Bug 分析；
函数重构；
SQL 优化；
正则表达式生成；
接口文档编写；
注释补全。

七、接入 JetBrains 系列 IDE

如果团队使用 IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm 等 JetBrains IDE，也可以安装 Continue 插件。

1. 安装插件

打开：

Settings -> Plugins

搜索：

Continue

安装并重启 IDE。

2. 配置模型

JetBrains 版本 Continue 同样使用配置文件：

~/.continue/config.json

可以复用前文的配置。

八、部署 Web 端 AI 编程助手：Open WebUI

如果希望团队成员通过浏览器访问私有 AI 助手，可以部署 Open WebUI。它可以连接 Ollama，提供类似 ChatGPT 的 Web 页面。

1. 安装 Docker

sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

添加 Docker 官方 GPG key：

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | \
sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

添加 Docker 源：

echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装 Docker：

sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

启动 Docker：

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

检查版本：

docker --version
docker compose version

将当前用户加入 docker 组：

sudo usermod -aG docker $USER

重新登录后生效。

2. 使用 Docker 运行 Open WebUI

如果 Ollama 已经安装在宿主机，并且监听 0.0.0.0:11434，可以执行：

docker run -d \
  --name open-webui \
  --restart always \
  -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://服务器IP:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

访问地址：

http://服务器IP:3000

首次进入后创建管理员账号，然后选择对应模型即可。

3. 使用 Docker Compose 部署 Open WebUI

创建目录：

mkdir -p ~/ai-coding/open-webui
cd ~/ai-coding/open-webui

创建 docker-compose.yml：

vim docker-compose.yml

写入：

services:
  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    restart: always
    ports:
      - "3000:8080"
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://服务器IP:11434
    volumes:
      - open-webui:/app/backend/data

volumes:
  open-webui:

启动：

docker compose up -d

查看日志：

docker logs -f open-webui

停止：

docker compose down

升级：

docker compose pull
docker compose up -d

九、方案二：使用 vLLM 部署高性能 OpenAI 兼容接口

如果团队并发较高，或者希望统一提供 OpenAI 格式接口，推荐使用 vLLM。vLLM 对 GPU 推理优化更强，适合服务化部署。

1. 安装 Conda

下载 Miniconda：

cd /tmp
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

使配置生效：

source ~/.bashrc

创建环境：

conda create -n vllm python=3.10 -y
conda activate vllm

2. 安装 vLLM

pip install -U pip
pip install vllm

检查：

python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"

3. 启动 Qwen2.5-Coder 服务

以 Hugging Face 模型为例：

vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --served-model-name qwen2.5-coder-7b \
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --max-model-len 32768

如果显存不足，可以降低上下文长度：

vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --served-model-name qwen2.5-coder-7b \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-model-len 8192

4. 测试 vLLM OpenAI 接口

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder-7b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "请用 Java 写一个线程安全的单例模式，并解释原因。"
      }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "max_tokens": 1024
  }'

5. Continue 接入 vLLM

修改 ~/.continue/config.json：

{
  "models": [
    {
      "title": "vLLM Qwen2.5 Coder",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen2.5-coder-7b",
      "apiBase": "http://服务器IP:8000/v1",
      "apiKey": "EMPTY"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "vLLM Qwen2.5 Coder",
    "provider": "openai",
    "model": "qwen2.5-coder-7b",
    "apiBase": "http://服务器IP:8000/v1",
    "apiKey": "EMPTY"
  }
}

十、让 AI 理解企业内部代码库

仅仅部署模型还不够。真正好用的 AI 编程助手，应该理解企业内部项目结构、技术规范和业务文档。

可以考虑接入以下内容：

1. Git 仓库代码
2. README 文档
3. 接口文档
4. 数据库表结构
5. 架构设计文档
6. 编码规范
7. 常见故障处理文档
8. 历史需求文档

常见做法是搭建 RAG 知识库系统：

文档/代码
   │
   ▼
文本切分
   │
   ▼
向量化 Embedding
   │
   ▼
向量数据库
   │
   ├── Milvus
   ├── pgvector
   ├── Chroma
   └── Elasticsearch
   │
   ▼
检索增强生成
   │
   ▼
AI 编程助手

如果是轻量级使用，可以先利用 Continue 的上下文能力，例如：

选中代码后提问；
引用当前文件；
引用整个项目文件；
让模型解释某个目录结构；
让模型根据已有代码风格生成新代码。

对于企业级使用，则建议将内部文档和核心代码仓库进行向量化，并增加权限控制，避免不同项目组之间的数据越权访问。

十一、安全与权限控制建议

AI 编程私有化部署虽然解决了“代码不出内网”的问题，但仍然需要做好安全治理。

1. 不建议裸露公网

不要直接将以下端口暴露到公网：

11434
8000
3000

如果必须远程访问，建议使用：

VPN
堡垒机
零信任网关
Nginx 反向代理 + HTTPS + 认证

2. 使用 Nginx 增加访问控制

安装 Nginx：

sudo apt install -y nginx apache2-utils

创建密码文件：

sudo htpasswd -c /etc/nginx/.htpasswd aiuser

配置反向代理：

sudo vim /etc/nginx/sites-available/ai-coding.conf

写入：

server {
    listen 80;
    server_name ai.example.local;

    auth_basic "AI Coding";
    auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

启用配置：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/ai-coding.conf /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl reload nginx

3. 内网防火墙限制访问来源

例如只允许某个网段访问 Ollama：

sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 11434 proto tcp
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 3000 proto tcp
sudo ufw enable
sudo ufw status

4. 代码与数据审计

建议企业在上线前明确以下规则：

哪些代码可以提交给 AI；
哪些密钥、Token、数据库密码必须脱敏；
AI 生成代码是否必须人工 Review；
是否记录用户提问和模型回答；
日志保留多久；
是否允许模型访问生产环境数据；
是否允许跨项目组共享知识库。

十二、常见问题排查

1. Ollama 下载模型很慢

可以尝试更换网络环境，或在能够访问外网的机器下载后迁移模型目录。

Ollama 默认模型目录一般在：

/usr/share/ollama/.ollama/models

也可能在：

~/.ollama/models

查看服务用户：

ps aux | grep ollama

2. 端口无法访问

检查服务是否启动：

sudo systemctl status ollama

检查监听地址：

sudo ss -lntp | grep 11434

检查防火墙：

sudo ufw status

测试本机访问：

curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

测试远程访问：

curl http://服务器IP:11434/api/tags

3. GPU 没有被使用

检查 NVIDIA 驱动：

nvidia-smi

检查 Ollama 进程：

ps aux | grep ollama

运行模型时观察显存：

watch -n 1 nvidia-smi

如果显存不足，可以换小模型：

ollama pull qwen2.5-coder:3b
ollama run qwen2.5-coder:3b

4. 模型回答质量不稳定

可以从几个方面优化：

1. 换更大的代码模型
2. 降低 temperature
3. 提供更多上下文
4. 给出明确角色和输出格式
5. 接入项目文档和代码库
6. 使用更适合代码任务的模型

示例 Prompt：

你是一个资深 Java 后端工程师。
请基于 Spring Boot 3、Java 17、MyBatis Plus 编写代码。
要求：
1. 代码风格简洁；
2. 必须包含异常处理；
3. 必须包含参数校验；
4. 输出完整代码；
5. 不要省略 import。

十三、推荐落地路径

如果你的团队刚开始做 AI 编程私有化部署，建议按以下顺序推进：

第一阶段：快速验证

目标是先让模型跑起来。

Ollama + Qwen2.5-Coder 7B + Continue

部署内容：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:7b

然后在 VS Code 中安装 Continue 并连接 Ollama。

第二阶段：团队试用

目标是让 3～10 名开发者稳定使用。

建议增加：

Open WebUI
Nginx 认证
内网访问控制
统一模型配置
常用 Prompt 模板

第三阶段：企业级增强

目标是让 AI 编程助手真正理解企业内部系统。

建议增加：

vLLM 高性能推理
知识库 RAG
权限体系
日志审计
多模型路由
代码安全扫描
私有 Git 集成

十四、一键部署示例脚本

下面给出一个简化版脚本，用于在 Ubuntu 服务器上快速安装 Ollama、拉取 Qwen2.5-Coder，并启动 Open WebUI。

创建脚本：

vim install-ai-coding.sh

写入：

#!/usr/bin/env bash

set -e

MODEL_NAME="qwen2.5-coder:7b"
SERVER_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}')

echo "========== 更新系统 =========="
sudo apt update
sudo apt install -y curl wget git vim htop net-tools ca-certificates gnupg lsb-release

echo "========== 安装 Ollama =========="
if ! command -v ollama >/dev/null 2>&1; then
  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
else
  echo "Ollama 已安装"
fi

echo "========== 配置 Ollama 监听地址 =========="
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d
cat </dev/null 2>&1; then
  sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
  curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | \
  sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

  echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] \
  https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

  sudo apt update
  sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
else
  echo "Docker 已安装"
fi

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

echo "========== 启动 Open WebUI =========="
docker rm -f open-webui >/dev/null 2>&1 || true

docker run -d \
  --name open-webui \
  --restart always \
  -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://${SERVER_IP}:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

echo "========== 部署完成 =========="
echo "Ollama API: http://${SERVER_IP}:11434"
echo "Open WebUI: http://${SERVER_IP}:3000"
echo "模型名称: ${MODEL_NAME}"

赋予执行权限：

chmod +x install-ai-coding.sh

执行：

./install-ai-coding.sh

部署完成后访问：

http://服务器IP:3000

十五、总结

AI 编程私有化部署并不复杂，关键是选对技术路线。

如果你想快速搭建，推荐：

Ollama + Qwen2.5-Coder + Continue + Open WebUI

如果你需要高性能和企业级服务能力，推荐：

vLLM + Qwen2.5-Coder / DeepSeek-Coder + OpenAI Compatible API + RAG 知识库

对于企业来说，AI 编程助手不是简单的“聊天机器人”，而是研发效率基础设施的一部分。它可以帮助开发者完成代码生成、代码解释、单元测试、重构优化、故障排查和文档编写。但与此同时，也必须重视权限控制、代码安全、日志审计和模型输出质量管理。

建议先从小范围试点开始，让核心研发团队真实使用，再逐步接入内部知识库、代码仓库和权限体系。这样既能快速看到效果，也能降低一次性投入和上线风险。

文章标签： AI编程私有化部署 Ollama Qwen2.5-Coder Continue

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把 AI 编程助手搬进内网：从 Ollama 到 Continue 的完整部署实战

AI编程 私有化部署方案｜附完整命令

一、整体方案架构

二、服务器配置建议

1. 入门测试环境

2. 小团队使用环境

3. 企业级部署环境

三、方案一：使用 Ollama 快速部署 AI 编程模型

1. 更新系统

2. 安装 NVIDIA 驱动

3. 安装 Ollama

4. 配置 Ollama 允许内网访问

四、下载并运行代码大模型

1. 推荐模型一：Qwen2.5-Coder

2. 推荐模型二：DeepSeek-Coder

3. 查看已安装模型

4. 删除不需要的模型

五、通过 API 调用私有化模型

1. 普通生成接口

2. Chat 接口

3. OpenAI 兼容接口

六、接入 VS Code：使用 Continue 插件

1. 安装 Continue

2. 配置 Continue 连接 Ollama

七、接入 JetBrains 系列 IDE

1. 安装插件

2. 配置模型

八、部署 Web 端 AI 编程助手：Open WebUI

1. 安装 Docker

2. 使用 Docker 运行 Open WebUI

3. 使用 Docker Compose 部署 Open WebUI

九、方案二：使用 vLLM 部署高性能 OpenAI 兼容接口

1. 安装 Conda

2. 安装 vLLM

3. 启动 Qwen2.5-Coder 服务

4. 测试 vLLM OpenAI 接口

5. Continue 接入 vLLM

十、让 AI 理解企业内部代码库

十一、安全与权限控制建议

1. 不建议裸露公网

2. 使用 Nginx 增加访问控制

3. 内网防火墙限制访问来源

4. 代码与数据审计

十二、常见问题排查

1. Ollama 下载模型很慢

2. 端口无法访问

3. GPU 没有被使用

4. 模型回答质量不稳定

十三、推荐落地路径

第一阶段：快速验证

第二阶段：团队试用

第三阶段：企业级增强

十四、一键部署示例脚本

十五、总结

AI编程私有化部署方案｜附完整命令