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
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
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：
dockerrun-it\
--gpusall-p8080:8080-v$HOME/.tabby:/data\
tabbyml/tabby\
serve--modelTabbyML/StarCoder-1B--devicecuda
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。