[VS Code] Inline Code Suggestion 활성화

VisualStudio Code에서 코드를 작성 중에 AI가 코드를 제안해주는 Inline Code Suggestion 기능을 활성화하는 법을 설명합니다.

방법1 : Github Copilot

VS Code에 기본 포함되어있는 Github Copilot를 사용하면 가장 쉽고 빠르게 Code Suggestion을 이용할 수 있습니다. Github Copilot 무료 플랜은 월 2천회까지만 Inline Suggestion을 제공합니다. 월 10달러 유료 플랜을 구독하면 무제한으로 이용가능합니다. (2026년 7월 기준)

1. VS Code의 우측 하단에 Github Copilot 아이콘을 클릭합니다.
   
2. Github에 로그인합니다. 바로 Inline Code Suggestion이 활성화됩니다.
3. VS Code의 우측 하단의 Github 아이콘을 클릭하여, Inline Suggestion을 강제로 활성화하거나 비활성화할 수 있으며 사용량도 볼 수 있습니다.
   

방법2 : Gemini

VisualStudio Code의 Extension에서 Gemini를 설치하면 Google Gemini AI에 의해서 Code Suggestion이 활성화됩니다. 무료 플랜도 월 180,000회 기능을 제공하기 때문에, 사실상 무제한으로 쓸수 있습니다.

1. VS Code의 좌측에서 Extensions 버튼을 누릅니다.
   
2. Extensions에서 gemini를 검색하고 설치해주세요.
   
3. 설치가 완료되면 VS Code를 재시작 하세요.
4. VS Code의 우측하단에 Gemini 아이콘을 클릭하세요.
   
5. Gemini Code Assist 창이 나타나면 [Sign in] 버튼을 클릭하여 로그인하세요.
6. 권한 설정 팝업이 나타나면 [Enable API] 버튼을 클릭하세요.
   
7. Google Cloud API 서비스를 활성화하신 후, 프로젝트 생성 안내가 나타나면 프로젝트를 생성해주세요.
   
8. 프로젝트 생성이 완료되면, 다시 VS Code로 돌아와 우측하단의 [Gemini 아이콘]을 클릭하고, [Select Project]를 선택하세요.
   
9. 기다리다보면 아래와 같이 프로젝트를 선택할 수 있게 목록이 나타날 것입니다. 프로젝트가 나타나면 선택해주세요.
   
10. 설정이 완료되면 아래와 같이 아이콘이 변경됩니다. 너무 시간이 걸리거나 문제가 발생한다면 위 과정을 다시 한번 진행해보세요.
    
11. VS Code 우측 아래 Gemini 아이콘을 클릭하고 "Automatic Code Completion Status : On" 상태로 변경해주세요. 이제 Code Suggestion 기능이 활성화됩니다.
    

방법3 : Local LLM 사용

PC에 AI를 설치하고 Local LLM을 통해 Inline Code Suggestion을 사용할 수 있습니다. VS Code Extension에서 "Continue"를 설치하고 로컬 LLM 플렛폼인 "Ollama"를 통해 AI를 실행하시면 됩니다. 여기에서는 Windows 11 환경을 기준으로 설치 과정을 설명합니다.

1. VS Code의 Extensions에서 Continue를 설치하세요.
   
2. Ollama 웹사이트(https://ollama.com/download/windows)에 방문하여 Ollama를 설치하세요.
3. Ollama 설치가 완료되면 [Windows PowerShell]을 실행하신 후, ollama -v 명령을 통해 Ollama가 정상설치되었는지 확인하세요.
   PS C:\> ollama -v
   ollama version is 0.32.3
4. 이제 Local LLM을 설치해야 합니다. 여기서는 Continue 가이드에서 소개하는 알리바바의 "qwen2.5-coder:1.5b" AI Model을 설치할 것입니다. "qwen2.5-coder:1.5b"는 프로그래밍 코드의 실시간 자동완성에 특화된 가벼운 AI Model이며, 약 2GB의 메모리를 사용합니다. AI는 빠르게 발전하는 상황이므로, 설치하는 시점에 가장 적절한 AI가 무엇인지 검색하고 사용하시기 바랍니다.
5. PowerShell에서 ollama pull qwen2.5-coder:1.5b 명령어를 통해 "qwen2.5-coder:1.5b"를 다운로드하세요.
   PS C:\> ollama pull qwen2.5-coder:1.5b
   pulling manifest
   pulling 29d8c98fa6b0: 100% ▕████████▏ 986 MB
   pulling 66b9ea09bd5b: 100% ▕████████▏   68 B
   pulling 1e65450c3067: 100% ▕████████▏ 1.6 KB
   pulling 832dd9e00a68: 100% ▕████████▏  11 KB
   pulling 152cb442202b: 100% ▕████████▏  487 B
   verifying sha256 digest
   writing manifest
   success
6. ollama run qwen2.5-coder:1.5b 명령을 통해 AI를 실행하고 잘 동작하는지 테스트해주세요. /bye를 입력하시면 종료하실 수 있습니다.
   PS C:\> ollama run qwen2.5-coder:1.5b
   >>> explain functions in one sentence
   A function is a reusable block of code designed
   to perform a specific task, which can
   take inputs and return outputs.
   
   >>> /bye
7. 참고로 ollama list 명령을 통해 설치된 AI 내역을 조회할 수 있습니다.
   PS C:\> ollama list
   NAME                  ID              SIZE      MODIFIED
   qwen2.5-coder:1.5b    d7372fd82851    986 MB    10 minutes ago
   ollama ps 명령을 통해 실행 중인 AI을 조회할 수 있습니다.
   PS C:\> ollama ps
   NAME                  ID              SIZE      PROCESSOR              CONTEXT    UNTIL
   qwen2.5-coder:1.5b    d7372fd82851    1.2 GB    42%/58% CPU/GPU        4096       2 minutes from now
8. 이제 VS Code를 실행하고 우측 하단의 Continue 아이콘을 클릭하세요.
   
9. 상단에 나타난 패널에서 Open Settings를 클릭하세요.
   
10. 아래와 같이 ① Open Settings → ② Configs → ③ Open configuration 버튼을 순서대로 클릭하세요.
    
11. config.yaml이 나타나면 아래와 같이 입력하세요.
    
    name: Main Config
    version: 1.0.0
    schema: v1
    models:
      - name: qwen2.5-coder:1.5b
        provider: ollama
        model: qwen2.5-coder:1.5b
        roles:
          - autocomplete
12. 아래와 같이 Models 버튼을 클릭 후 Autocomplete를 "qwen2.5-coder:1.5b"로 설정해주세요.
    
13. 마지막으로 AutoComplete 기능을 활성화해야합니다. 먼저 VS Code 우측 아래 Continue 아이콘을 클릭해주세요.
    
    그 다음 "Enable autocomplete"를 클릭하시면 AutoComplete 기능이 활성화됩니다.
    
    Autocomplete 기능이 성공적으로 활성화되면 아래와 같이 아이콘이 나타납니다.