参考：

https://github.com/TabbyML/tabby

Docker | Tabby

Linux Debian上快速安装Docker并运行_Entropy-Go的博客-CSDN博客

Tabby - 本地化AI代码自动补全 - Windows10_Entropy-Go的博客-CSDN博客

为什么选择Tabby

已经有好几款类似强劲的代码补全工具，如GitHub Copilot，Codeium等，为什么还要选择Tabby?

Tabby除了和其他工具一样支持联网直接使用之外，还支持本地化部署。

即对内部代码安全性要求很高时，可以采取Tabby项目模型的本地化部署，不用担心本地项目代码隐私泄露，同时有很好的享受GitHub代码库的建议。

部署完成后，如简单粗暴断开外部网络，甚至拔掉网线，依然可以使用。

可以单机使用，也可以公司内部网、局域网内共同使用。

决定动手之前，试一试 

Playground | Tabby

 

Linux Debian 上直接部署Tabby

前面已经在windows上部署成功，也可以直接在Linux上安装部署

Linux Debian上快速安装Docker

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Git Clone tabby项目代码到本地

git clone https://github.com/TabbyML/tabby.git

 

Docker Run下载镜像

Docker | Tabby

本文选择了CPU，打开终端，在clone下来的tabby根目录下，执行下面的命令

CPU

docker run \
  -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby serve --model TabbyML/SantaCoder-1B

部署成功

$ sudo docker run -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data tabbyml/tabby serve --model TabbyML/SantaCoder-1B
2023-07-20T01:57:48.901861Z  INFO tabby::serve: crates/tabby/src/serve/mod.rs:131: Listening at 0.0.0.0:8080

检查是否部署成功

浏览器本地访问 http://localhost:8080/

或者在局域网络中使用   http://PC_IP:8080/

 

下载并安装VS Code(Visual Studio Code)

Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows

安装完成后，打开VS Code，扩展中搜索Tabby并安装

Tabby的管理里面设置上面本地部署的Tabby服务

 VS Code右下角显示Tabby已经可以提供服务

 

开始高效编码吧

输入注释或者编码时，会自动补全，即灰色斜体部分，如果接收就直接按Tab键，采纳建议，否则正常进行编码

 

按Tab键接收建议，灰色部分变亮

 编码时调用默认tabby并提示补全时，服务器资源消耗大，可以通过top命令查看，可以考虑高性能设备或者GPU加速