Tabby: VSCodeに統合されたネイティブなセルフホストAIプログラミングアシスタント

はじめに

Tabbyは、TabbyMLチームによって開発されたオープンソースのAIプログラミング・アシスタントであり、ユーザーはローカルまたはサーバー上に配置することができる。同様の機能を ギットハブ・コパイロット Tabbyは複数のプログラミング言語をサポートしており、VSCodeやVimなどの開発ツールに統合することができる。公式データによると、2025年4月現在、最新バージョンv0.24.0ではLDAP認証とバックグラウンドタスク通知がサポートされており、機能は引き続き最適化されている。プライバシーを重視する開発者やチームに適している。

機能一覧

• コードの完成コード入力の際、1行または複数行のコードをリアルタイムで提案し、効率化を図ります。
• インテリジェント・チャット・アシスタントプログラミングの質問に答えたり、対話を通じてコード・スニペットを生成します。
• セルフホストデプロイメントローカルまたはクラウドで動作し、データのプライバシーを保護し、カスタマイズをサポートします。
• マルチモデル対応StarCoder-1B、Qwen2-1.5Bなどのオープンソースモデルを使用することができます。
• コンテクストセンシティブコードの文脈を理解し、的確なアドバイスを提供する。
• IDEの統合VSCode、Vim、IntelliJ、その他の主要なエディタをサポートします。
• コードブラウザ検索とナビゲーションをサポートするプロジェクトコードをブラウズします。
• 利用統計コード補完とチャットの使用データを見ることができます。
• LDAP認証: エンタープライズユーザーはLDAP経由でパーミッションを管理できます（v0.24.0の新機能）。

ヘルプの使用

設置プロセス

Tabbyはユーザーによってビルドされる必要がある。以下はDockerに基づく詳細な手順である。

1. 環境を整える
   • Dockerがインストールされていることを確認する（バージョン20.10以上）。
   • GPUを使用している場合は、NVIDIAドライバとCUDAツールキット（11.8または12.x推奨）をインストールする必要があります。
   • モデルとデータ用に、少なくとも10GBのストレージ容量を確保する。
2. プルミラー
   ターミナルで以下のコマンドを実行し、最新のTabbyを取得する：

docker pull tabbyml/tabby

3. サーバーの起動
   デフォルトではポート8080でリッスンしている：

docker run -it --gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data tabbyml/tabby serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda --chat-model Qwen2-1.5B-Instruct

• --gpus allGPU アクセラレーションを有効にする（GPU は取り外せない）。
• -p 8080:8080コンテナ・ポートをローカルにマップする。
• -v $HOME/.tabby:/data:: データはローカルに保存される .tabby フォルダー
• --modelデフォルトは StarCoder-1B です。
• --chat-modelデフォルトはQwen2-1.5B-Instructです。
• --device cudaGPUを使用しない場合は、次のように変更する。 cpu.

4. 検証走行
   起動後 http://localhost:8080.ウェルカムページが表示されるか、ログに「Listening at 0.0.0.0:8080」と表示されれば成功です。
5. IDE拡張機能のインストール

• VSCode拡張機能マーケットで "Tabby "を検索してインストールし、サーバーアドレスを http://localhost:8080.
• ヴィムプラグインマネージャーによるインストール TabbyML/vim-tabbyランニング npx tabby-agent --stdio コネクションだ。
• インテリジェイJetBrains Marketplaceで "Tabby "を検索し、アドレスのインストールと設定を行います。

主な機能

コードの完成

• 手続きIDEにコードを入力すると、Tabbyが提案ボックスをポップアップ表示します。押す Tab 受け入れる。Esc 不合格。
• 注目の機能コンテキスト認識への対応。例えば、入力 def sort_listと示唆しているのかもしれない：

def sort_list(lst):
return sorted(lst)

• 調整パラメーターで config.toml 修正 max_input_length(デフォルト1024）と max_output_tokens(デフォルトは512）。

インテリジェント・チャット・アシスタント

• 開き方: VSCodeで、サイドバーのTabbyアイコンをクリックしてチャットパネルを開きます。
• 使用方法例えば、「JavaScriptで配列の重複排除関数を書け：

function uniqueArray(arr) {
return [...new Set(arr)];
}

を通じて行うこともできる。 @ 文脈を補足するために文書を参照すること。

• コマンド実行似たようなものを入力 dir コマンドでシミュレーション結果を見ることができます（v0.23.0 Enhanced）。

コードブラウザ

• アクセスパスウェブインターフェースの "Code Browser "をクリックします。
• ワークフローキーワードを入力する。 class)、検索コード。ファイルタイプによるフィルタリングをサポートし、結果をクリックして特定の場所にジャンプします。
• アップデート機能: v0.23.0 より多くのナビゲーションオプションをサポートし、ブラウジング体験を最適化しました。

補注

• 初号機モデルのダウンロードには、ネットワークによって5～10分かかる場合があります。
• パフォーマンス最適化使用 --parallelism 4 同時処理能力を高める（ハイエンドのハードウェアが必要）。
• 地域支援Slackで利用可能links.tabbyml.com/join-slack)助けを求める。

アプリケーションシナリオ

1. 自己開発
   フロントエンド開発者はTabbyをローカルにデプロイし、それを使って 反応 重複入力の時間を節約するコンポーネントコード。
2. エンタープライズ・コラボレーション
   同社は社内サーバーにTabbyを導入し、LDAP認証により、チームメンバーはチャット機能を通じてバグを迅速に解決できるようになった。
3. 教育とトレーニング
   生徒たちはTabbyを使ってC++を学び、チャットで "ポインタとは何ですか？"と質問し、コードサンプルと説明を得る。

品質保証

1. タビーの対応機種は？
   StarCoder-1B（コード補完）とQwen2-1.5B-Instruct（チャット）はデフォルトでサポートされており、ユーザーは他のオープンソースモデルを置き換えることができます。
2. セルフホスティングの利点は何ですか？
   データはクラウドにアップロードされず、プライバシーに配慮したシナリオのために完全にローカライズされ、自由に構成を調整できる。
3. 最低限必要なハードウェアは何ですか？
   CPUは8GBのRAMで動作し、GPUは16GBのRAMと4GBのビデオメモリで動作する。