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Tabby - 基于AI大模型的編程助手

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了Tabby - 基于AI大模型的編程助手。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

Tabby是一個自托管 AI 編碼助手。 GitHub Copilot 的開源/本地替代方案。

Tabby - 基于AI大模型的編程助手,人工智能

推薦:用 NSDT場景設計器 快速搭建3D場景。

1、主要特性

  • 自包含,不需要 DBMS 或云服務
  • 用于可視化、配置模型和 MLOps 的 Web UI。
  • OpenAPI 接口,易于與現有基礎架構(例如 Cloud IDE)集成。
  • 消費級 GPU 支持(具有各種優(yōu)化的 FP-16 權重加載)。

2、Tabby演示

Tabby - 基于AI大模型的編程助手,人工智能

3、Docker安裝Tabby

# Create data dir and grant owner to 1000 (Tabby run as uid 1000 in container)
mkdir -p data/hf_cache && chown -R 1000 data

docker run \
  -it --rm \
  -v ./data:/data \
  -v ./data/hf_cache:/home/app/.cache/huggingface \
  -p 5000:5000 \
  -e MODEL_NAME=TabbyML/J-350M \
  tabbyml/tabby

要使用 GPU 后端 (triton) 獲得更快的推理速度:

docker run \
  --gpus all \
  -it --rm \
  -v ./data:/data \
  -v ./data/hf_cache:/home/app/.cache/huggingface \
  -p 5000:5000 \
  -e MODEL_NAME=TabbyML/J-350M \
  -e MODEL_BACKEND=triton \
  tabbyml/tabby

注意:要使用 GPU,你需要安裝 NVIDIA Container Toolkit。 我們還建議使用帶有 CUDA 11.8 或更高版本的 NVIDIA 驅動程序。

然后,可以使用 /v1/completions 端點查詢服務器:

curl -X POST http://localhost:5000/v1/completions -H 'Content-Type: application/json' --data '{
    "prompt": "def binarySearch(arr, left, right, x):\n    mid = (left +"
}'

我們還在管理面板 localhost:5000/_admin 中提供了一個交互式練習環(huán)境:
Tabby - 基于AI大模型的編程助手,人工智能


原文鏈接:Tabby:Copilot平替 — BimAnt文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-603099.html

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