Tabby: VSCode에 통합되는 기본 자체 호스팅 AI 프로그래밍 도우미

일반 소개

Tabby는 TabbyML 팀에서 개발한 오픈 소스 AI 프로그래밍 도우미로, 사용자가 로컬 또는 서버에 직접 배포할 수 있습니다. 유사한 기능을 제공합니다. GitHub 코파일럿 Tabby는 여러 프로그래밍 언어를 지원하며 VSCode 및 Vim과 같은 개발 도구에 통합할 수 있습니다. 공식 데이터에 따르면 2025년 4월 현재 최신 버전인 v0.24.0은 LDAP 인증 및 백그라운드 작업 알림을 지원하며, 기능이 계속 최적화되고 있습니다. 개인정보 보호에 민감한 개발자나 팀에 적합합니다.

기능 목록

• 코드 완성코드 입력 시 한 줄 또는 여러 줄의 코드를 실시간으로 제안하여 효율성을 향상시킵니다.
• 지능형 채팅 도우미대화를 통해 프로그래밍 질문에 답하거나 코드 스니펫을 생성합니다.
• 셀프 호스팅 배포로컬 또는 클라우드에서 실행, 데이터 개인 정보 보호, 사용자 지정 지원.
• 다중 모델 지원스타코더-1B, Qwen2-1.5B 등과 같은 오픈 소스 모델을 사용할 수 있습니다.
• 상황에 맞는코드 컨텍스트를 이해하고 정확한 조언을 제공하세요.
• IDE 통합VSCode, Vim, IntelliJ 및 기타 주요 편집기를 지원합니다.
• 코드 브라우저검색 및 탐색 지원으로 프로젝트 코드를 찾아보세요.
• 사용 통계코드 완성 및 채팅에 대한 사용량 데이터를 봅니다.
• LDAP 인증엔터프라이즈 사용자는 LDAP를 통해 권한을 관리할 수 있습니다(v0.24.0의 새로운 기능).

도움말 사용

설치 프로세스

Tabby는 사용자가 직접 빌드해야 하며, 다음은 Docker를 기반으로 한 세부 단계입니다.

1. 환경 준비하기
   • Docker가 설치되어 있는지 확인합니다(버전 20.10 이상).
   • GPU를 사용하는 경우 NVIDIA 드라이버와 CUDA 툴킷(11.8 또는 12.x 권장)을 설치해야 합니다.
   • 모델과 데이터를 위해 최소 10GB의 저장 공간을 확보하세요.
2. 거울 당기기
   터미널에서 다음 명령을 실행하여 최신 Tabby를 가져옵니다:

docker pull tabbyml/tabby

3. 서버 시작
   시작하려면 다음 명령을 사용하여 기본적으로 포트 8080에서 수신 대기합니다:

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 가속을 활성화합니다(GPU를 제거할 수 없음).
• -p 8080:8080: 컨테이너 포트를 로컬로 매핑합니다.
• -v $HOME/.tabby:/data:: 데이터가 로컬에 저장됩니다. .tabby 폴더.
• --model: 코드 완성 모델(기본값은 StarCoder-1B)을 지정합니다.
• --chat-model채팅 모델을 지정합니다(기본값은 Qwen2-1.5B-Instruct).
• --device cudaGPU 사용, GPU가 없는 경우 cpu.

4. 확인 실행
   시작 후 http://localhost:8080. 환영 페이지가 표시되거나 로그에 "0.0.0.0:8080에서 수신 중"이라는 메시지가 표시되면 성공한 것입니다.
5. IDE 확장 프로그램 설치

• VSCode확장 마켓에서 "Tabby"를 검색하여 설치한 후 서버 주소를 http://localhost:8080.
• Vim플러그인 관리자를 통한 설치 TabbyML/vim-tabby실행 중 npx tabby-agent --stdio 연결.
• IntelliJJetBrains 마켓플레이스에서 "Tabby"를 검색하여 주소를 설치하고 구성합니다.

주요 기능

코드 완성

• 절차IDE에 코드를 입력하면 Tabby가 제안 상자를 표시합니다. 를 누릅니다. Tab 수락.Esc 거부.
• 주요 기능문맥 인식 지원. 예를 들어, 입력 def sort_list를 참조하세요:

def sort_list(lst):
return sorted(lst)

• 조정 매개변수: In config.toml 수정 max_input_length(기본값 1024) 및 max_output_tokens(기본값 512).

지능형 채팅 도우미

• 여는 방법VSCode에서 사이드바의 Tabby 아이콘을 클릭하여 채팅 패널을 엽니다.
• 사용법"자바스크립트로 배열 중복 제거 함수 작성"과 같은 질문을 입력하면 Tabby가 반환합니다:

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

또한 @ 문서를 참조하여 컨텍스트를 추가하세요.

• 명령 실행유사 입력 dir 명령을 사용하여 시뮬레이션 결과를 볼 수 있습니다(v0.23.0 향상된 기능).

코드 브라우저

• 액세스 경로웹 인터페이스에서 '코드 브라우저'를 클릭합니다.
• 워크플로: 키워드 입력(예 class), 검색 코드를 입력합니다. 파일 유형별 필터링을 지원하며, 결과를 클릭하면 특정 위치로 이동합니다.
• 기능 업데이트v0.23.0 더 많은 탐색 옵션을 지원하여 최적화된 브라우징 환경을 제공합니다.

보충 참고 사항

• 초기 출시모델 다운로드는 네트워크에 따라 5~10분 정도 소요될 수 있습니다.
• 성능 최적화사용 --parallelism 4 동시 처리 능력 향상(고급 하드웨어 필요).
• 커뮤니티 지원Slack을 통해 사용 가능(links.tabbyml.com/join-slack) 도움을 받습니다.

애플리케이션 시나리오

1. 개인 개발
   프런트엔드 개발자는 Tabby를 로컬에 배포하고 이를 사용하여 React 구성 요소 코드를 사용하여 중복 항목에 대한 시간을 절약할 수 있습니다.
2. 엔터프라이즈 협업
   이 회사는 내부 서버에 Tabby를 배포했고, LDAP 인증을 통해 팀원들이 채팅 기능을 통해 신속하게 버그를 해결할 수 있었습니다.
3. 교육 및 훈련
   학생들은 Tabby를 사용하여 채팅에서 "포인터가 무엇인가요?"라는 질문을 하고 코드 샘플과 설명을 얻으며 C++를 학습합니다.

QA

1. Tabby는 어떤 모델을 지원하나요?
   StarCoder-1B(코드 완성)와 Qwen2-1.5B-Instruct(채팅)가 기본적으로 지원되며, 사용자는 다른 오픈 소스 모델로 대체할 수 있습니다.
2. 셀프 호스팅의 장점은 무엇인가요?
   데이터는 클라우드에 업로드되지 않으며, 개인정보 보호에 민감한 시나리오를 위해 완전히 현지화되어 있고, 자유롭게 구성을 조정할 수 있습니다.
3. 최소 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?
   CPU는 8GB RAM에서 실행되고 GPU는 16GB RAM과 4GB 비디오 메모리에서 실행됩니다.