Jupyter笔记本作为数据科学家和开发者们日常最常用的编程工具之一，以其直观的交互体验和友好的可视化特性广受欢迎。然而，在使用过程中，许多用户发现现有的代码补全工具往往难以满足个性化需求，尤其是Cursor Tab模型在Jupyter中的自动补全体验，频繁忽略用户真实意图，导致工作流受阻。面对这一痛点，本文将深入剖析Cursor Tab模型在Jupyter环境中面临的问题，并分享作者亲自打造专属代码补全模型的完整过程，旨在启发更多开发者实现属于自己的高效补全方案。许多人对于数据科学的最佳开发流程存在争论，作者的首选始终是Jupyter笔记本。即使面临早期代码的诸多反模式，他依然坚持笔记本的灵活性和便捷性不可替代。随着AI助手的兴起，诸如GitHub Copilot或Cursor Agents等工具极大地优化了代码优化、文档撰写和自动重命名等环节，尤其在开发后期省去了大量手动操作，但自动补全功能却经常偏离用户需求。
作者举了一个生动的例子：他希望在笔记本中直接打印pandas数据框时，Cursor的补全经常推荐保存为CSV文件，这不仅不符合习惯，还造成了更多删除和手动改写的负担。虽然存在.cursorrules配置文件，但遗憾的是它们并不能影响Tab模型的行为，加之难以用简单规则准确描述个人独特的编码风格，导致个性化补全需求难以实现。作者认为虽然Cursor团队难以实现自动学习用户习惯的模型，但自己完全可以做到这一点。于是，怀揣着浓浓咖啡和暖意渐升的纽约春风，他着手从零创建一个适合Jupyter笔记本的私人代码补全模型。整个项目开始于数据收集阶段。为了最大程度映射真实编码习惯，作者选取了电脑内所有以.ipynb结尾的文件，尽管也可以基于文件夹、创建时间等进一步筛选。
为了深入理解这些数据的分布，他利用t-SNE技术对代码片段进行了可视化分析，结果显示数据形成了多组明显的聚类，代表了代码写法上的重复模式与习惯。作者强调重叠点代表了习惯的相似区域，比如如何导入函数或利用apply语句处理数据，虽然不能做到完美捕捉所有细节，但足以保证模型具有一定的代表性。接下来是构建训练数据集的核心环节。考虑到Cursor Tab模型的补全机制基于“填充中间”(fill-in-the-middle)的方法，他设计了数据格式即通过代码的前缀和后缀来预测中间内容。然而Jupyter笔记本中代码上下文跨单元格甚至单元格内部随意跳跃，带来了语义联接难题。对此，作者采用了两种策略：同单元格内的补全数据和跨单元格的补全数据。
后一类的样本容量更大，因为很多现实编码习惯涉及多单元格协同。调整模型参数是最让人意外的轻松部分。作者具体基于Qwen 2.5 Coder-3B基础模型，并利用LoRA适配器进行轻量级微调，借助Lightning AI获得GPU算力支持，半小时内完成调优。训练过程中避免了常见错误，最终得到效果稳定的补全模型。模型完成后，如何部署成日常可用又是关键。作者需要将训练出的LoRA权重转换为Ollama可识别的格式，过程经历一点绕弯，但通过gguf格式转换工具最终成功，无需额外安装依赖。
配置Ollama环境后，只需简单修改VSCode的Continue扩展配置文件即可快速集成新模型，且允许反复迭代优化。为了验证改进效果，作者对比分析了微调模型与原始Qwen模型以及Cursor Tab的表现。结果显示，经过定制化微调后的模型在预测时不仅避免了无效或占位符式输出，且补全内容更加简洁、实用，更适合快速验证与调试。尤其是在构建PyTorch基础卷积神经网络示例时，Cursor Tab模型出现了未定义导入的问题，补全延迟且不自然，微调模型则直接从下一行开始补全，且结构紧凑明了。此外，作者还做了触及真实开发场景的整套数据科学工作流测试，涵盖从数据加载、探索、模型训练、结果可视化到模型保存及新数据预测。视频记录中他的定制模型不仅完成速度最快，且具备自动补全缺失部分的优点。
例如，当预测标签y_pred未完成时，切回上一单元格后模型能够主动发现并帮助补全，大幅提升工作效率。从项目中获得的意义不仅局限于性能提升，更多体现在用户体验和自主可控性上。定制模型完全本地托管，不依赖外部API或网络连接，这解决了订阅限制和隐私安全的忧虑。模型体积小巧，资源占用低，推理速度快，令笔记本环境运行流畅。此外，源码与训练流程开源，方便后续随时利用最新代码和习惯进行再训练，不断贴合个人风格。受启发于众多优秀开源案例和社区讨论，作者特别感谢相关博文、GitHub项目以及工作空间伙伴的指引支持。
值得一提的是，尽管Cursor Tab为他此次博客写作提供了辅助，但在代码补全方面仍显笨拙，且无法实现批量编辑或文档管理等高级功能。但在专注极致补全精度和高效性这一点上，私人模型更加值得期待。综上所述，打造属于自己的Jupyter笔记本代码补全模型，不止是提升工作便捷的技术路径，更是塑造专属编程风格和工作效率的创新实践。通过细致的数据准备、科学的模型调优及无缝集成部署，每个数据科学家都能将代码辅助从工具变成助力，重新定义每日开发体验。未来，希望更多用户能够借鉴这种个性化定制方法，克服大众模型的通用性局限，实现真正适合自身习惯的智能补全新时代。
