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1. Ollama 跑 deepseek-r1 时 GPU 先冲高再掉底，到底卡在哪

你大概率遇到过这个画面：在终端里ollama run deepseek-r1:7b聊得好好的，任务管理器里 GPU 占用能冲到 60% 以上，风扇也转起来了。接着你打开 VSCode，装上 Continue 或者 Cline，把本地 API 地址填进去，想让它在离线状态下帮你补代码。结果第一次请求发出去，GPU 占用猛地抬了一下，然后像泄了气一样掉回个位数，CPU 反而一路飙到 80% 以上，出字速度从每秒几十 token 掉到每秒两三个。

这个现象不是显卡坏了，也不是 Ollama 装错了。它本质上是模型层卸载（offload）失败，推理任务从 GPU 回退到了 CPU。Ollama 在启动模型时会根据可用显存决定把多少层放到 GPU 上，日志里会打印类似offloaded 10/37 layers to GPU这样的信息。如果只卸载了 10 层，剩下 27 层留在 CPU 侧，那 GPU 自然大部分时间在等 CPU 喂数据，占用率就上不去。

触发回退的最常见原因，是 VSCode 插件侧传过来的上下文长度参数太大。Continue 和 Cline 这类插件默认按云端 API 的规格来设contextLength，常见默认值是 32768 甚至更高。这个数值对服务器上的 A100 不算什么，但对一张 8GB 或 12GB 的消费级显卡来说，KV Cache 一开就吃掉大半显存，Ollama 一算发现放不下，就只卸载少量层，剩下的全丢给 CPU。

所以排查方向很清楚：先看 Ollama 日志里实际卸载了多少层，再回头检查插件配置里的上下文长度和模型名是否对得上。这篇就围绕config.toml和settings.json两个配置文件，给你一套能直接复制、能验证、能排错的骨架，同时把 TaoToken 统一 Key 通道的接入方式一并写清楚，方便你在本地推理和云端 API 之间做切换。

适合谁看：已经在本地用 Ollama 部署了 deepseek-r1 蒸馏版，正在用 Continue / Cline / Roo Code 这类 VSCode 插件联调，发现 GPU 占用异常、速度不达预期的人。你需要会基本的命令行操作，知道怎么打开 VSCode 的设置文件，剩下的跟着做就行。

2. TaoToken 统一 Key 通道与 Ollama 本地通道的前置准备

在动手改配置之前，先把两条通道理清楚，不然后面排查会混。

第一条是本地通道：Ollama 默认监听http://127.0.0.1:11434，提供 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口。VSCode 插件直接连这个地址，走的是你本机显卡。这条通道的关键变量是模型名、上下文长度、以及 Ollama 自己的显存管理策略。

第二条是统一 Key 通道：TaoToken 提供 OpenAI 兼容接口，Base URL 是https://taotoken.net/api，用同一个 Key 就能调用多个模型。它的价值在于，当你本地显卡实在扛不住长上下文，或者需要更大参数量的模型时，可以把插件切到这条通道，不用改插件代码，只改 Base URL 和 Key。官网入口在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 地址就是上面那个，注意 API 地址不带 UTM 参数。

前置准备分三步。

第一步，确认 Ollama 版本和模型。在终端执行：

ollama --version ollama list

你应该能看到类似deepseek-r1:7b或deepseek-r1:14b的条目。如果列表为空，先ollama pull deepseek-r1:7b拉一个。7b 对 8GB 显存比较友好，14b 建议 12GB 以上。

第二步，确认 Ollama 服务在跑，并且能直接调用：

curl http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-r1:7b", "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话说明什么是KV Cache"}], "stream": false }'

能返回 JSON 就说明本地通道通了。这一步很重要，它把「Ollama 本身有问题」和「插件配置有问题」分开。如果这条 curl 都慢，那问题在 Ollama 侧，不在插件。

第三步，准备 TaoToken 的 Key。登录后在控制台创建 API Key，地址是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。拿到形如sk-开头的字符串后，先用 curl 验证一次：

curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-你的Key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "回复ok"}], "stream": false }'

返回正常就说明统一 Key 通道可用。这一步别跳过，后面插件报 401 的时候，你能立刻判断是 Key 问题还是插件配置问题。

两条通道都验证过之后，再进插件配置。顺序反了的话，你会在一堆变量里迷失。

3. 可复制的 config.toml 与 settings.json 骨架

这一节是核心，给你两份能直接改的配置。先讲 Continue 的config.toml，再讲 Cline / Roo Code 的settings.json，最后给一个 TaoToken 通道的对照写法。

Continue 现在用config.toml（旧版是config.json，新版迁移到了 TOML）。文件位置一般在~/.continue/config.toml，Windows 下是C:\Users\你的用户名\.continue\config.toml。打开后，模型段落这样写：

[[models]] name = "deepseek-r1-local" provider = "openai" model = "deepseek-r1:7b" apiBase = "http://127.0.0.1:11434/v1" apiKey = "ollama" contextLength = 8192 maxTokens = 2048

这里每个字段都关键。apiBase必须带/v1，少了会 404。apiKey填ollama占位即可，Ollama 不校验。contextLength是这次问题的核心，默认 32768 改成 8192 甚至 4096，显存压力立刻下降。maxTokens控制单次生成上限，设小一点也能省显存。

如果你要接 TaoToken 通道，同一份文件里再加一段：

[[models]] name = "deepseek-r1-taotoken" provider = "openai" model = "deepseek-r1" apiBase = "https://taotoken.net/api/v1" apiKey = "sk-你的Key" contextLength = 32768 maxTokens = 4096

注意apiBase是https://taotoken.net/api/v1，model填deepseek-r1。这样你在 Continue 的模型下拉框里能同时看到本地和云端两个选项，切换只改一个下拉，不用动代码。

Cline 和 Roo Code 用的是 VSCode 的settings.json，路径在%APPDATA%\Code\User\settings.json（Windows）或~/Library/Application Support/Code/User/settings.json（macOS）。Cline 的配置项前缀是cline.：

{ "cline.apiProvider": "openai", "cline.openAiBaseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1", "cline.openAiApiKey": "ollama", "cline.openAiModelId": "deepseek-r1:7b", "cline.openAiModelInfo": { "maxTokens": 2048, "contextWindow": 8192 } }

contextWindow就是 Cline 侧的上下文长度，和 Continue 的contextLength是同一个东西。很多人只改了 Continue 忘了 Cline，结果换插件又复现。openAiModelId必须和ollama list里的名字完全一致，写成deepseek-r1而实际模型是deepseek-r1:7b，Ollama 会报 model not found。

切 TaoToken 通道时，把上面四个字段改成：

{ "cline.apiProvider": "openai", "cline.openAiBaseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "cline.openAiApiKey": "sk-你的Key", "cline.openAiModelId": "deepseek-r1", "cline.openAiModelInfo": { "maxTokens": 4096, "contextWindow": 32768 } }

三件套就是 Base URL、Key、Model ID，缺一不可。Base URL 写错成https://taotoken.net/api（少了/v1）会 404，Key 写错会 401，Model ID 写错会 400。

改完配置后，重启 VSCode。Continue 和 Cline 都是启动时读配置，热重载不一定生效。重启后先在插件里发一句「你好」，观察任务管理器。

4. 验证请求与 GPU 占用回升的成功结果

配置改完，怎么确认真的生效了？给你三个验证动作，按顺序做。

第一个动作，看 Ollama 日志里的卸载层数。Ollama 在 macOS 和 Linux 上日志走journalctl或直接输出到终端；Windows 下在%LOCALAPPDATA%\Ollama\有日志文件。更简单的办法是启动时加环境变量：

OLLAMA_DEBUG=1 ollama serve

然后在另一个终端发请求，日志里会打印offloaded N/M layers to GPU。改配置前可能是10/37，改完contextLength后应该变成30/37甚至37/37。这个数字是判断 GPU 是否真正接管的硬指标。

第二个动作，用nvidia-smi或任务管理器看显存和占用。Linux / Windows 有独显的用：

nvidia-smi -l 1

每秒刷新一次。发请求时观察GPU-Util和Memory-Used。正常情况下，请求期间 GPU-Util 应该稳定在 40% 以上，显存占用接近你设置的模型大小。如果 GPU-Util 只在请求开头闪一下然后掉到 0，说明还是回退了。

第三个动作，测出字速度。在 Continue 里发一个稍长的任务，比如「写一个 Python 快速排序并加注释」，用秒表掐一下。7b 模型在 8GB 显卡上，改对配置后应该能到每秒 20 token 以上。如果只有每秒 2 到 3 token，基本可以确定还在 CPU 上跑。

我实测下来，把contextLength从 32768 降到 8192 之后，一张 8GB 显卡的卸载层数从 10 层涨到 32 层，出字速度从每秒 3 token 提到每秒 25 token 左右。这个提升幅度和你的显卡型号、模型量化等级有关，但方向是一致的。

如果你切到 TaoToken 通道验证，动作类似：在插件里发请求，看返回是否正常，看延迟是否稳定。云端通道不涉及本地 GPU，所以 GPU 占用不会变化，这时候你验证的是 Key 和 Base URL 是否正确。可以用模型对话页面单独测一次，地址是 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，确认模型能正常响应后再回插件里用。

三个动作做完，你手里就有了「日志层数 + GPU 占用 + 出字速度」三个证据，能明确判断问题是否解决。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

配置过程中最容易撞的几个报错，逐个拆。

401 Unauthorized。这个几乎都是 Key 问题。本地通道填ollama不会 401，因为 Ollama 不校验；如果你填了 TaoToken 的 Key 却报 401，先检查 Key 有没有复制完整，前后有没有空格。用第 2 节的 curl 命令单独测一次 Key，能过就说明 Key 没问题，问题在插件配置的字段名写错了，比如把apiKey写成了apikey。

local proxy failed / connection refused。这个报错说明插件连不上http://127.0.0.1:11434。先确认 Ollama 服务在跑：ollama serve或者看托盘图标。再确认端口没被占：netstat -ano | findstr 11434。如果 Ollama 装在 Docker 里，127.0.0.1可能不通，要换成宿主 IP。还有一种情况是插件配置里apiBase写成了http://localhost:11434，某些环境下 localhost 解析到 IPv6 而 Ollama 只监听 IPv4，改成127.0.0.1就好。

reading choices / Cannot read properties of undefined (reading 'choices')。这个报错是插件拿到了非预期格式的响应。常见原因是apiBase少了/v1，请求打到了 Ollama 的根路径而不是 OpenAI 兼容路径，返回的不是标准结构。检查apiBase是否以/v1结尾。另一个原因是模型名写错，Ollama 返回了错误 JSON，插件解析choices字段时拿到 undefined。

OAuth / 认证流程报错。如果你用的是 Claude Code 这类走 OAuth 的工具，报 OAuth 相关错误通常和本地回调端口被占、或者配置文件里的认证字段过期有关。这类工具建议直接看接入文档，地址是 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，里面有各客户端的配置样例。Claude Code 的接入可以参考 https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，里面写了 Base URL 和认证头的写法。

GPU 占用还是上不去。如果日志显示卸载层数已经很高，但 GPU-Util 依然低，检查是不是有其他进程占了显存。浏览器开着一堆标签页、或者另一个 Ollama 模型还驻留在显存里，都会导致新模型放不下。用ollama ps看当前加载的模型，用ollama stop 模型名卸载不用的。另外，contextLength别一次降太狠，4096 以下有些插件会报上下文不足，8192 是比较稳的起点。

Codex 的 auth.json。如果你在用 Codex 类工具，认证信息在~/.codex/auth.json，里面存的是 token。这个文件损坏或过期会导致认证失败。排查时先备份，再重新生成。注意这个文件不要提交到 git，里面是明文凭证。

排查的核心思路是：先用 curl 把通道单独测通，再进插件配置。通道通了，问题一定在配置字段；通道不通，问题在服务或网络。这个二分法能省掉大量瞎猜。

6. 长期编码与 Agent 场景的通道选择

本地 Ollama 适合什么场景？适合短上下文、快速补全、离线环境、以及不想把代码发出去的隐私敏感任务。7b 到 14b 的模型在消费级显卡上跑补全够用，但一旦上下文拉长、或者要做多轮 Agent 规划，本地显存就会吃紧，速度也会掉。

TaoToken 统一 Key 通道适合什么场景？适合长上下文、大参数量模型、多模型切换、以及需要稳定吞吐的 Agent 任务。同一个 Key 能调不同模型，插件配置只改三个字段，切换成本很低。如果你在做长期编码项目，或者跑 Cline 这类会连续发几十次请求的 Agent，走统一通道能避免本地显存反复加载卸载带来的抖动。

我的建议是两条通道都留着。日常补全用本地，省钱且快；遇到复杂重构、长文件分析、多步 Agent 任务，切到统一通道。配置上就是第 3 节那两段 TOML 或两组 JSON，切换时改一个下拉框。

如果你打算长期跑编码 Agent，可以看一下 Coding Plan 的说明，地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，里面写了适合 Agent 场景的调用方式。需要新建或管理 Key 的时候，控制台入口在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。

最后留一个实用技巧：把 Ollama 的OLLAMA_KEEP_ALIVE设长一点，比如OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m，这样模型在显存里驻留更久，插件连续请求时不用反复加载，GPU 占用会更稳定。这个环境变量在启动ollama serve前设置即可。改完配置记得重启 VSCode，然后按第 4 节的三个动作验证一遍，日志层数、GPU 占用、出字速度都对上了，这事就算结了。