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先前的文章中，我们已经介绍使用LM Studio在本地环境中运行Phi-3。LM Studio是一款革命性的桌面应用程序，它允许用户在自己的计算机上本地运行、管理和部署大型语言模型，但有朋友希望有工具能够更好的利用本地语言模型进行开发，今天我就向大家隆重介绍VS Code AI Toolkit，通过AI Toolkit，我们就可以在熟悉的VS Code中实现：
- 在本地运行预先优化的 AI 模型：快速开始使用为各种设置设计的模型，包括使用 DirectML 加速或直接 CPU 运行的 Windows 11、带有 NVIDIA GPU 的 Linux 或仅限 CPU 的环境。
- 无缝测试和集成模型：在用户友好的游乐场中试验模型，或使用 REST API 将它们直接合并到您的应用程序中。
- 根据特定需求对模型进行微调：在本地或云端定制预先训练的模型（如流行的 SLM Phi-3 和 Mistral），以增强性能、定制响应并控制其风格。
- 部署您的 AI 功能：选择云部署或将其嵌入到您的设备应用程序中。
本系列我们将包含两篇文章，今天第一篇我们将继续以Phi-3模型为例，介绍如何通过AI Toolkit在VS Code中使用本地模型，下篇我们将介绍如何通过AI Toolkit在VS Code中微调Phi-3模型。
准备
在开始之前，请先准备好您的Visual Studio Code，您可以参考官方教程配置您的VS Code环境：
Getting started with Visual Studio Code。
安装VSC AI Toolkit
AI Toolkit 在 Visual Studio Marketplace 中提供，可以像安装任何其他 VS Code 扩展一样进行安装。
如果不熟悉如何安装 VS Code 扩展，则请执行以下步骤：
- 在 VS Code 中的活动栏中，选择“扩展”
- 在“扩展搜索”栏中键入“AI Toolkit”
- 选择“适用于 Visual Studio Code 的 AI Toolkit”
- 选择“安装”
安装扩展后，你会看到 AI Toolkit 图标显示在“活动栏”中。
下载模型
在AI Toolkit中，您将看到模型和资源两部分：
模型部分包含：
模型目录
资源部分包含：
模型Playground
模型微调
我们在模型目录中选择并下载适合我们用例的模型。AI Toolkit 提供了已针对 Windows 优化的公开 AI 模型集合。这些模型存储在不同的位置，包括 Hugging Face、GitHub 等（备注：如果您在中国大陆，请注意您的网络环境能否访问上述站点），但我们可以浏览这些模型并在一个地方找到所有模型，随时可以在 Windows 应用程序中下载和使用。
我们还可以找到每个模型的模型卡，检查模型的各种参数，以便进一步决定为特定应用选择哪一个。一些详细信息，如模型预训练的参数数量、对 CPU 或 GPU 的依赖性、模型的大小都可以在这里找到。最后，在决定之后，可以使用每个模型的“下载”按钮下载模型。可以下载任意数量的模型。
运行模型
下载模型后，在目录中的模型卡上选择“在Playground中加载”：
在Playground的聊天界面中，输入以下消息，然后按 Enter 键：
你应会看到流式传输回来的模型回复：
同时您还可以配置上下文说明和推理参数，从而获得更好的答案。
与现有AI应用集成
和LM Studio、Ollama一样，AI Toolkit 也附带本地 REST API Web 服务器，其使用OpenAI兼容接口来提供模型。 这样，便可以使用终结点 http://127.0.0.1:5272/v1/chat/completions 在本地测试应用程序，而无需依赖云 AI 模型服务。 如果打算在生产中切换到云终结点，请使用此选项。 可使用 OpenAI 客户端库连接到 Web 服务器。
总结
Visual Studio Code AI Toolkit 是一个为 Visual Studio Code 设计的扩展，它提供了一系列强大的功能，包括下载、测试、微调 AI 模型以及使用应用或云部署 AI 模型的能力。相较于 LM Studio 和 Ollama，AI Toolkit与 Visual Studio Code 的深度集成，具有更好的继承性和易用性。此外，它支持广泛的模型操作，包括模型的发现、下载和运行，以及与云服务的无缝整合，使得模型的开发和部署更加便捷。
参考文献
适用于 Visual Studio Code 的 AI Toolkit 入门指南 | Microsoft Learn
Visual Studio Code AI Toolkit: How to Run LLMs locally
