Komplettlösung für den lokalen Einsatz von Tabby
Für Entwickler oder Teams, die absolute Kontrolle über ihre Codedaten benötigen, ist Tabbys selbstgehosteter Charakter ein wesentlicher Vorteil. Hier sind die Schritte zur Implementierung:
- Vorbereitung der UmweltInstallieren Sie Docker (20.10+) als Basis-Containerumgebung, NVIDIA-Treiber und CUDA Toolkit (11.8/12.x empfohlen) für die GPU-Beschleunigung.
- Einstellungen zur Datenisolierung: durch
-v $HOME/.tabby:/dataum Containerdaten dauerhaft in dem angegebenen Verzeichnis auf dem lokalen Rechner zu speichern - Netzwerk-Konfiguration: Verwendung
-p 8080:8080Nur lokaler Zugriff, Unternehmensumgebungen können so konfiguriert werden, dass localhost durch eine Intranet-IP ersetzt wird. - Auswahl des ModellsDas Standardmodell von StarCoder-1B wird lokal heruntergeladen, völlig unabhängig von den Abhängigkeiten von Cloud-Diensten.
- Erweiterung des Unternehmensv0.24.0 unterstützt LDAP-Authentifizierung für die Integration mit bestehenden Kontosystemen
Im Gegensatz zu SaaS-Lösungen verursacht das Selbsthosten einen Overhead von etwa 10 GB an Speicher- und GPU-Ressourcen, vermeidet aber vollständig das Risiko von Codelecks. Nach der Bereitstellung werden regelmäßige Überprüfungen empfohlen.tabbyEinstellungen für Verzeichnisberechtigungen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTabby: ein nativer, selbstgehosteter KI-Programmierassistent, der sich in VSCode integriertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Tabby lokalisiert eingesetzt werden, um die Privatsphäre des Codes zu schützen?
