by TabbyML (open source) VS Code, Neovim, IntelliJ, Vim
Self-hosted альтернатива GitHub Copilot с открытым кодом. Запускаешь у себя на сервере или GPU — AI-автодополнение кода без отправки данных в облако. Особенности: - Полностью self-hosted: данные никуда не уходят - Поддержка CodeLlama, StarCoder, Mistral и других моделей - IDE-плагины: VS Code, Neovim, IntelliJ, Vim - OpenAPI сервер совместимый с Copilot-протоколом - GPU: CUDA, Metal (Apple Silicon), CPU-инференс - Repository context: понимает весь проект, не только файл - Admin UI для управления моделями
Самохостируемая OpenAI-совместимая REST API для запуска LLM, изображений, аудио и эмбеддингов локально. Заменяет OpenAI API без …
Open source альтернатива ChatGPT, которая работает полностью офлайн. Desktop-приложение с красивым интерфейсом, встроенным управлением моделями и …
Open-source персональный ассистент с упором на приватность — построен вокруг инструментов, контекста, памяти и агентного исполнения …
Self-hosted AI-агент от Nous Research с встроенным циклом обучения: создаёт навыки из опыта, улучшает их по …
# Docker (рекомендуется): docker run -it --gpus all -p 8080:8080 \ -v $HOME/.tabby:/data \ tabbyml/tabby serve \ --model TabbyML/StarCoder-1B # CPU (без GPU): docker run -it -p 8080:8080 \ -v $HOME/.tabby:/data \ tabbyml/tabby serve \ --model TabbyML/StarCoder-1B --device cpu # VS Code: # Extensions → "Tabby" → Install # Настроить: endpoint = http://localhost:8080
📚 Документация • 💬 Slack • 🗺️ Дорожная карта
English) | Китайский (упрощённый)) | Японский)
Tabby — это самообслуживающий AI-ассистент для кодирования, представляющий собой open-source и локально развертываемую альтернативу GitHub Copilot. Он обладает рядом ключевых особенностей: * Самодостаточен, не требует СУБД или облачного сервиса. * OpenAPI-интерфейс, простая интеграция с существующей инфраструктурой (например, облачными IDE). * Поддержка потребительских GPU.

@ в боковой панели чата.Архив
Нашу документацию вы можете найти здесь. - 📚 Установка - 💻 Расширения для IDE/Редакторов - ⚙️ Конфигурация
Самый простой способ запустить сервер Tabby — использовать следующую команду Docker:
docker run -it \
--gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
tabbyml/tabby \
serve --model StarCoder-1B --device cuda --chat-model Qwen2-1.5B-Instruct
Для получения дополнительных параметров (например, тип инференса, параллелизм) пожалуйста, обратитесь к странице документации.
Полное руководство в CONTRIBUTING.md;
git clone --recurse-submodules https://github.com/TabbyML/tabby
cd tabby
Если вы уже клонировали репозиторий, вы можете выполнить команду git submodule update --recursive --init для загрузки всех подмодулей.
Настройте окружение Rust, следуя этому руководству.
Установите необходимые зависимости:
# Для MacOS
brew install protobuf
# Для Ubuntu / Debian
apt install protobuf-compiler libopenblas-dev
# Для Ubuntu
apt install make sqlite3 graphviz
cargo build.... и не забудьте отправить Pull Request