🐾 Tabby

Tabby ist ein selbst gehosteter KI-Coding-Assistent, der eine Open-Source- und On-Premises-Alternative zu GitHub Copilot bietet. Es zeichnet sich durch folgende Hauptmerkmale aus:

Selbstständig, ohne Notwendigkeit für ein DBMS oder Cloud-Service.
OpenAPI-Schnittstelle, einfach in bestehende Infrastrukturen integrierbar (z.B. Cloud IDE).
Unterstützung für Consumer-GPUs.

Demo

🔥 Neuigkeiten

25.05.2025 💡Interesse an der Teilnahme an der Agent-Privatvorschau? Schreiben Sie eine DM auf X für eine frühzeitige Wartelistengenehmigung!🎫
20.05.2025 Verbessern Sie Tabby mit Ihrer eigenen Dokumentation📃 über REST-APIs in v0.29! 🎉
01.05.2025 v0.28 wandelt Nachrichten der Answer Engine in persistente, teilbare Seiten um.
31.03.2025 v0.27 veröffentlicht mit einem erweiterten @-Menü im Chat-Seitenpanel.
05.02.2025 LDAP-Authentifizierung und bessere Benachrichtigungen für Hintergrundjobs in Tabby v0.24.0!✨
04.02.2025 VSCode 1.20.0 Update! @-Erwähnung von Dateien, um sie als Chat-Kontext hinzuzufügen, und Bearbeitung direkt mit einer neuen Rechtsklick-Option sind verfügbar!

Archiviert

10.01.2025 Tabby v0.23.0 mit verbessertem Code-Browser-Erlebnis und Chat-Seitenpanel-Verbesserungen!
24.12.2024 Einführung der Benachrichtigungsbox in Tabby v0.22.0!
06.12.2024 Llamafile-Deployments-Integration und verbessertes Answer-Engine-Erlebnis kommen in Tabby v0.21.0!🚀
10.11.2024 Wechsel zwischen verschiedenen Backend-Chat-Modellen wird in der Answer Engine mit Tabby v0.20.0 unterstützt!
30.10.2024 Tabby v0.19.0 zeigt kürzlich geteilte Threads auf der Hauptseite, um deren Auffindbarkeit zu verbessern.
09.07.2024 🎉Ankündigung der Codestral-Integration in Tabby!
05.07.2024 Tabby v0.13.0 führt die Answer Engine ein, eine zentrale Wissensmaschine für interne Entwicklungsteams. Sie integriert sich nahtlos mit internen Daten des Entwicklungsteams und liefert zuverlässige und präzise Antworten, um Entwickler zu unterstützen.
13.06.2024 VSCode 1.7 markiert einen bedeutenden Meilenstein mit einem vielseitigen Chat-Erlebnis während Ihrer Codierung. Probieren Sie das neueste Chat im Seitenpanel und Bearbeiten via Chat-Befehl aus!
10.06.2024 Neuester 📃Blogbeitrag über ein verbessertes Code-Kontextverständnis in Tabby!
06.06.2024 Tabby v0.12.0 bringt 🔗nahtlose Integrationen (Gitlab SSO, Selbst gehostetes GitHub/GitLab, etc.), ⚙️flexible Konfigurationen (HTTP-API-Integration) und 🌐erweiterte Fähigkeiten (Repo-Kontext im Code-Browser)!
22.05.2024 Tabby VSCode 1.6 bietet mehrere Auswahlmöglichkeiten bei Inline-Vervollständigungen und automatisch generierte Commit-Nachrichten🐱💻!
11.05.2024 v0.11.0 bringt bedeutende Enterprise-Upgrades, darunter 📊Speichernutzungs-Statistiken, 🔗GitHub & GitLab-Integration, 📋Aktivitäten-Seite und die lang erwartete 🤖Ask Tabby-Funktion!
22.04.2024 v0.10.0 veröffentlicht, mit dem neuesten Reports-Tab und teamweisen Analysen für die Tabby-Nutzung.
19.04.2024 📣 Tabby integriert jetzt lokal relevante Snippets(Deklarationen aus lokalem LSP und kürzlich geändertem Code) für Code-Vervollständigung!
17.04.2024 Die CodeGemma- und CodeQwen-Modellreihen wurden zum offiziellen Registry hinzugefügt!
20.03.2024 v0.9 veröffentlicht, mit einer vollständigen Admin-UI.
23.12.2023 Nahtloses Deployen von Tabby auf jeder Cloud mit SkyServe 🛫 von SkyPilot.
15.12.2023 v0.7.0 veröffentlicht mit Team-Management und gesichertem Zugriff!
15.10.2023 RAG-basierte Code-Vervollständigung ist detailliert in v0.3.0🎉 aktiviert! Lesen Sie den Blogbeitrag, der erklärt, wie Tabby Repo-Level-Kontext nutzt, um noch intelligenter zu werden!
27.11.2023 v0.6.0 veröffentlicht!
09.11.2023 v0.5.5 veröffentlicht! Mit einem Redesign der UI + Leistungsverbesserungen.
24.10.2023 ⛳️ Große Updates für Tabby-IDE-Plugins über VSCode/Vim/IntelliJ!
04.10.2023 Schauen Sie sich das Modellverzeichnis für die neuesten von Tabby unterstützten Modelle an.
18.09.2023 Apples M1/M2 Metal-Inferenz-Unterstützung ist in v0.1.1 angekommen!
31.08.2023 Tabbys erste stabile Version v0.0.1 🥳.
28.08.2023 Experimentelle Unterstützung für CodeLlama 7B.
24.08.2023 Tabby ist jetzt auf dem JetBrains Marketplace!

👋 Erste Schritte

Sie finden unsere Dokumentation hier.

Tabby in 1 Minute starten

Der einfachste Weg, einen Tabby-Server zu starten, ist der folgende Docker-Befehl:

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

Für zusätzliche Optionen (z.B. Inferenztyp, Parallelität) lesen Sie bitte die Dokumentationsseite.

🤝 Mitwirken

Vollständige Anleitung unter CONTRIBUTING.md;

Code erhalten

git clone --recurse-submodules https://github.com/TabbyML/tabby
cd tabby

Falls Sie das Repository bereits geklont haben, können Sie den Befehl git submodule update --recursive --init ausführen, um alle Submodule zu laden.

Build

Richten Sie die Rust-Umgebung gemäß diesem Tutorial ein.
Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

# For MacOS
brew install protobuf

# For Ubuntu / Debian
apt install protobuf-compiler libopenblas-dev

Installieren Sie nützliche Tools:

# For Ubuntu
apt install make sqlite3 graphviz

Nun können Sie Tabby mit dem Befehl cargo build erstellen.

Loslegen!

... und vergessen Sie nicht, einen Pull Request einzureichen.

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🔆 Aktivität

Git Repository Aktivität

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