Roo Code 离线模式快速上手指南：Ollama 本地模型 + 断网编程 5 分钟配齐

Roo Code 离线模式快速上手指南：Ollama 本地模型 + 断网编程 5 分钟配齐

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高铁过隧道、酒店 Wi-Fi 抽风，屏幕右下角的网络图标又灰了。把本地模型跑起来之后，Roo Code 的离线模式照样能在编辑器里读代码、改文件、答问题——AI 编程助手第一次不依赖云端。

快速上手：本地模型 + Roo Code 三步跑通

装好之后，Roo Code 里的代码生成、文件编辑、终端命令等全部照常可用。全程只在第一次拉模型时需要联网，之后断网也不受影响。

5 分钟装好 Ollama 本地推理环境

Ollama 是一个在电脑本地运行大模型的命令行工具，可以理解成"AI 模型播放器"：把模型文件放进来，它就在本机提供推理服务。从 Ollama 官网下载对应系统的安装包，按向导装完即可。安装完成后服务默认监听http://localhost:11434，Roo Code 会用这个地址连接。嫌命令行麻烦的话，也可以选 LM Studio：它提供图形界面，默认端口是 1234。

选一个"支持工具调用"的模型

这点比参数量更重要。Roo Code 靠"工具调用"读写文件、执行命令，不支持这个能力的模型会被自动过滤，下拉列表里根本看不到它。下载模型只需一条命令：ollama pull qwen2.5-coder:7b。16GB 显存可以上qwen2.5-coder:32b；只有 8GB 显存，7B 更稳妥。

在 Roo Code 里选中 ollama 这个 Provider

打开 Roo Code 侧边栏，点齿轮进设置，把 API Provider 选成ollama，模型名填上一步拉取时的名字。Base URL 保持默认即可；如果 Ollama 跑在别的机器上，再把地址改过去。填完保存，模型列表会从本地服务自动读出来。

它是怎么做到离线的

离线的秘密其实就两根支柱，都不神秘。

第一根是本地推理。Roo Code 把对话请求直接发给本机的 Ollama，不经过任何云端 API，源码在 src/api/providers/native-ollama.ts，连不上时它会明确报出地址让你排查。第二根是本地项目索引。Roo Code 的"代码库索引"功能在本机把你的项目切成片段并建立向量索引，实现位于 src/services/code-index/。索引建好后，断网时模型仍能"检索"到相关代码片段，上下文不缺斤少两。

一句话总结：模型在本地跑，索引在本地存，断网只剩速度损失，没有功能损失。

断网时你能干成的 3 件事

写代码和改文件

本地模型支持 Roo Code 的原生工具调用，所以它不只会"说"，还能"做"：读文件、改代码、跑命令。在 Chat 面板里直接说"把这个函数加上错误处理"，它会定位、修改、验证，和在云端模型下没有流程差别。区别只是响应速度，取决于你的显卡。

给项目做一次离线体检

先在有网时建好代码库索引，之后断网照样能问。比如"这个模块里有没有潜在的空指针问题"，模型会检索到相关文件再分析。对旅途中 review 代码、或者机房临时断网时的紧急排查，这条链路非常实用。

顺手补文档

"给这个类写注释""根据代码生成 API 说明"这类活，交给本地模型就够。生成的文档格式和在线时一致，只是措辞质量取决于模型本身——这是所有本地模型的共性，不是配置问题。

让它更快：固定上下文 + 预加载

本地模型跑不快，多半不是显卡不行，而是上下文没固定。第一次请求时 Ollama 会冷启动加载模型，此时如果上下文窗口没设上限，它可能按默认最大值申请内存，直接把显存撑爆。官方文档（apps/docs/docs/providers/ollama.md）建议用 Modelfile 把num_ctx钉死：

FROM qwen2.5-coder:32b PARAMETER num_ctx 32768

然后ollama create my-model -f Modelfile。Roo Code 会自动读取这个配置，你不需要在它里面再设一次。经验值：8GB 显存配 16384，16GB 配 32768。另外，先ollama run把模型提前加载并保持在运行状态，Roo Code 发请求时就是热的，首条回复的等待时间能省掉大半。

常见卡点排查

现象：报错 "Ollama service is not running at http://localhost:11434"。检查：ollama ps看服务是否在跑。解决：先启动服务，或把 Roo Code 里的 Base URL 改成实际地址和端口。

现象：Provider 选了 ollama，模型下拉列表却是空的。检查：ollama list里模型名是否支持 tools 能力，Roo Code 会把不支持的静默过滤掉。解决：换一个支持工具调用的模型。

现象：第一次请求 OOM（内存不足），之后手动启动模型又好了。检查：是否固定了num_ctx、是否提前加载。解决：按上一节用 Modelfile 钉死上下文，并保持模型常驻。

现在就动手

打开终端装好 Ollama，ollama pull一个支持工具调用的编码模型，在 Roo Code 设置里把 Provider 切成 ollama——三步，不超过 5 分钟。然后做一件事：拔掉网线，发一条消息。如果模型照常回复，你的离线编程环境就算真正成立了。

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