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詳解Claude Code 接入本地大模型Qwen3.6 進(jìn)行代碼開發(fā)(vLLM 部署 + 環(huán)境配置)

  發(fā)布時(shí)間:2026-05-13 10:00:06   作者:馮朝臣   我要評(píng)論
本文介紹了如何將ClaudeCode智能編碼工具與本地部署的Qwen3.6模型相結(jié)合,整個(gè)過程包含環(huán)境準(zhǔn)備、模型部署、工具安裝和配置連接等步驟,為開發(fā)者提供了"本地模型+智能編碼"的高效解決方案

背景

Claude Code 是 Anthropic 推出的智能編碼命令行工具,默認(rèn)使用 Claude 系列模型。但我們可以通過指定自定義 API 端點(diǎn),將其連接到本地部署的 Qwen3.6 模型,實(shí)現(xiàn)“本地模型 + 強(qiáng)大編碼助手”的組合。

本文將帶你完成:

一、環(huán)境準(zhǔn)備與模型部署

1.1 安裝 Docker

請(qǐng)確保你的系統(tǒng)已安裝 Docker 并支持 GPU(NVIDIA Container Toolkit)。

1.2 創(chuàng)建 docker-compose.yml

在合適的位置創(chuàng)建項(xiàng)目目錄,例如 ~/vllm-qwen,并在其中新建 docker-compose.yml 文件,內(nèi)容如下:

version: '3.8'
services:
  vllm-qwen:
    image: vllm/vllm-openai:cu130-nightly
    container_name: vllm-qwen36-35B-A3B-FP8
    restart: unless-stopped
    ipc: host
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - /app/vllm/data/models:/root/.cache/modelscope   # 模型緩存目錄,可按需修改
    environment:
      - VLLM_USE_MODELSCOPE=true
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    command:
      - --model
      - "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8"
      - --tensor-parallel-size
      - "1"
      - --gpu-memory-utilization
      - "0.8"
      - --served-model-name
      - "Qwen3.6-35B-A3B-FP8"
      - --enable-prefix-caching
      - --enable-auto-tool-choice
      - --default-chat-template-kwargs
      - '{"enable_thinking": false}'
      - --tool-call-parser
      - "qwen3_coder"
      - --max-model-len
      - "196608"
      - --max-num-batched-tokens
      - "8192"
      - --enable-chunked-prefill
      - --max-num-seqs
      - "32"
      - --kv-cache-dtype
      - "fp8"

1.3 啟動(dòng)模型服務(wù)

在 docker-compose.yml 所在目錄執(zhí)行:

docker compose up -d

服務(wù)啟動(dòng)后會(huì)監(jiān)聽本機(jī) 8000 端口。

1.4 驗(yàn)證部署

使用 curl 檢查模型列表:

curl http://127.0.0.1:8000/v1/models

正常返回應(yīng)包含 Qwen3.6-35B-A3B-FP8。

二、安裝 Claude Code

Claude Code 支持多種安裝方式,可根據(jù)你的系統(tǒng)選擇。

2.1 通過官方腳本安裝(推薦)

macOS / Linux / WSL(Linux 子系統(tǒng))
打開終端,執(zhí)行:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

安裝完成后重啟終端或執(zhí)行 source ~/.bashrc(或 ~/.zshrc)。

Windows PowerShell(管理員模式運(yùn)行)

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Windows CMD(命令提示符)

curl -fsSL https://claude.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

2.2 通過 npm 安裝(適用于已安裝 Node.js 的用戶)

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安裝后,執(zhí)行一次初始化(非必須,但建議):

claude install

三、配置 Claude Code 使用本地 Qwen3.6

3.1 設(shè)置環(huán)境變量

將 Claude Code 指向本地 vLLM 服務(wù)。當(dāng)前服務(wù)運(yùn)行在 127.0.0.1:8000,如果其他機(jī)器使用可以ifconfig查看服務(wù)器的ip地址,認(rèn)證 Token 可隨意設(shè)置(vLLM 默認(rèn)不校驗(yàn),但需要占位符)。

Linux / macOS / WSL (bash/zsh)

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8000"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your_key"

若想永久生效,可將這兩行追加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc。

Windows PowerShell

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8000"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your_key"

Windows CMD

set ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_key

3.2 指定模型啟動(dòng) Claude Code

環(huán)境變量設(shè)置完畢后,使用 --model 參數(shù)指定模型名稱(必須與 vLLM 啟動(dòng)參數(shù) --served-model-name 一致):

claude --model Qwen3.6-35B-A3B-FP8

首次運(yùn)行會(huì)提示登錄,由于我們使用的是自定義端點(diǎn),可以隨意輸入郵箱或直接回車跳過。

啟動(dòng)成功后,你將看到類似如下的交互界面:

Claude Code v2.x.x
Type /help for commands, /exit to quit.
> 你好,請(qǐng)幫我寫一個(gè) Python 冒泡排序

到此這篇關(guān)于Claude Code 接入本地大模型Qwen3.6 進(jìn)行代碼開發(fā)(vLLM 部署 + 環(huán)境配置)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Claude Code 接入大模型Qwen內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持腳本之家!

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