项目简介
Tabby[1] 是一个为开发者设计的 AI 编码助手，它能够通过自我托管的方式，帮助开发者提高编码效率。
Tabby 通过集成到现有的开发环境中，提供代码补全、代码理解和其他编码辅助功能。
项目特点
主要特点
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自包含：不需要数据库管理系统或云服务。 -
OpenAPI 接口：易于与现有基础设施（例如云 IDE）集成。 -
支持消费级 GPU：能够利用 GPU 加速编码辅助功能。
使用场景
Tabby 适用于希望在本地或私有云环境中使用 AI 编码助手的开发者和团队。
它可以集成到各种 IDE 或编辑器中，提供智能代码补全、代码审查、自动生成代码片段等功能。
使用方法
安装配置
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安装：可以通过 Docker 快速启动 Tabby 服务，或者根据官方文档[2]进行更详细的安装配置。 -
IDE/编辑器扩展：Tabby 支持多种 IDE 和编辑器的插件，如 VSCode、Vim、IntelliJ 等。 -
配置：根据需要配置 Tabby，包括模型选择、设备使用（如 GPU）、并行处理等。 -
运行：启动 Tabby 服务后，可以在 IDE 中使用其提供的功能。
快速启动示例
使用 Docker 启动 Tabby 服务的命令示例：
docker run -it
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data
tabbyml/tabby
serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda
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这里 --gpus all表示使用所有可用的 GPU，-p 8080:8080将容器的 8080 端口映射到宿主机的 8080 端口，-v $HOME/.tabby:/data将宿主机的 .tabby 目录挂载到容器的/data目录，用于数据持久化。 -
这将启动 Tabby 服务，并使用指定的模型和设备。
社区交流
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通过 Slack[3] 加入 Tabby 社区进行交流。 -
关注 Twitter[4] 获取最新动态。 -
订阅 Newsletter[5] 以获取 Tabby 的深入见解和秘密。
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢阅读~
Github 项目地址: https://github.com/TabbyML/tabby
[2]
官方文档: https://tabby.tabbyml.com/docs/welcome/
[3]
Slack: https://links.tabbyml.com/join-slack
[4]
Twitter: https://twitter.com/Tabby_ML
[5]
Newsletter: https://newsletter.tabbyml.com/archive
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：18.5K+ Star！Tabby：一个为开发者设计的 开源AI 编码助手，通过自托管的方式，帮助开发者提高编码效率
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