tabby

自建 AI 编程助手,代码不出内网,补全聊天全都有

Tabby 是一个自托管的 AI 编程助手,旨在替代 GitHub Copilot 等云端服务,让团队可以在自己的基础设施上运行代码补全和聊天助手。它解决的是代码隐私和数据合规问题,因为代码无需离开企业网络。核心能力包括:支持多种主流 IDE(VS Code、JetBrains 等)的插件,提供类似 Copilot 的代码补全和对话式交互;支持本地和远程模型(如 StarCoder、CodeLlama),并可通过 OpenAI 兼容 API 接入其他模型;内置团队管理功能,支持用户认证、使用统计和模型微调。Tabby 使用 Rust 编写,性能高效,部署简单(Docker 一键启动),并提供丰富的配置选项,适合从个人开发者到企业团队的不同规模使用。

开源 free 编程开发
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GitHub 星标 ★ 33890
维护状态 维护中
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类编程开发
开发团队TabbyML
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,可自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Rust
技术栈/模型ai,codegen,coding-assistant,coding-language,developer-experience,developer-tools,gen-ai,ide,llms
GitHub 星标★ 33890
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-16 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:Docker 4 步

环境要求

  • 已安装 Docker,可执行 docker 命令
  • 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU(命令使用 --gpus all 与 --device cuda)
  • 可访问 Docker Hub 拉取 tabbyml/tabby 镜像
  • 本机 8080 端口未被占用(用于端口映射)

安装与启动步骤

  1. 1确认 Docker 可用

    先在终端确认 Docker 命令可正常执行;若未安装 Docker,请先完成 Docker 安装。

    docker --version
  2. 2启动 Tabby 容器

    用 README 给出的 Docker 命令启动服务,会拉取镜像并加载 StarCoder-1B 与 Qwen2-1.5B-Instruct 模型。

    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
  3. 3访问服务

    容器把服务映射到本机 8080 端口,启动完成后可用浏览器打开 http://localhost:8080 查看 Tabby 界面。

  4. 4安装 IDE 插件

    按官方文档在 VS Code、JetBrains 等编辑器中安装对应扩展,再连接自托管的 Tabby 服务。

关键配置

配置项必填说明示例
--gpus all是将宿主机 GPU 透传给容器供模型推理使用--gpus all
-p 8080:8080是把容器 8080 端口映射到本机 80808080:8080
-v $HOME/.tabby:/data是挂载数据目录,持久化缓存与模型文件$HOME/.tabby:/data
--model是指定代码补全模型StarCoder-1B
--device是指定推理设备,README 示例为 CUDAcuda
--chat-model否指定对话模型Qwen2-1.5B-Instruct

如何确认成功

容器日志无报错并正常启动,浏览器访问 http://localhost:8080 能看到 Tabby 服务页面。

常见问题

Q:没有 NVIDIA GPU 能运行吗?

A:README 的示例命令使用 --gpus all 与 --device cuda,需要 CUDA 环境;其他推理选项请参考官方文档配置。

Q:首次启动很久没就绪怎么办?

A:镜像和模型首次拉取/下载需要时间,请保持网络畅通并耐心等待;数据会写入挂载的 $HOME/.tabby。

Q:8080 端口被占用怎么办?

A:修改端口映射,例如 -p 8081:8080,然后访问 http://localhost:8081。

Q:数据会保存在哪里?

A:命令把容器内 /data 挂载到宿主机 $HOME/.tabby,缓存与模型文件保存在该目录。

注意事项

  • 命令中的 $HOME 是 Linux/macOS 写法,Windows 环境请替换为实际可写目录路径。
  • README 称 1 分钟可跑起来,但首次拉镜像和下载模型可能更久。
  • 更多推理类型、并行度等选项请查看 README 指向的官方文档页面。
  • IDE/编辑器插件需按官方扩展文档安装并配置服务地址。

核心亮点

  • 数据完全私有化,代码不经过第三方服务器,满足企业合规要求
  • 支持多种主流模型(StarCoder、CodeLlama 等),可离线运行,无需联网
  • 部署简单,Docker 一键启动,自带 Web 界面和用户管理,上手成本低

不足之处

  • 代码补全质量相比 GitHub Copilot 仍有差距,尤其在复杂上下文理解上
  • 文档/社区待观察,生态和插件丰富度不如 Copilot

适用场景

  • 企业内网开发环境,代码隐私要求高,无法使用云端 AI 助手
  • 个人开发者想免费自建 AI 编程助手,不依赖订阅服务
  • 团队需要集中管理 AI 助手的使用权限和用量统计

替代项目

Continue、Fitten Code、CodeGeeX

项目介绍

tabby 是编程开发领域的开源项目,由 TabbyML 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(33,890)位列前 2%,在编程开发分类的 503 个项目里位列前 4%。

近 41 天,它的 GitHub 星标从 33,822 增加到 33,890,净增 68。

项目仍在小幅维护中,最近一次代码更新于 2026-09-22。可自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:企业内网开发环境,代码隐私要求高,无法使用云端AI助手。同类可对比的替代方案包括 Continue、Fitten Code、CodeGeeX。

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