提升Tabby性能的实践方案
针对代码补全延迟问题，可从硬件和软件两个层面优化：
- hardware acceleration：必须添加
--gpus all参数启用GPU支持（NVIDIA显卡需4GB+显存） - concurrent processing: Use
--parallelism 4参数充分利用多核CPU - Model streamlining：替换轻量级模型如CodeGen-350M（需修改
--model(Parameters) - Configuration adjustments：降低
max_output_tokens值（默认512）减少生成内容长度 - 预热处理：首次启动后保持服务运行，避免重复加载模型
实测显示：在RTX 3060显卡上，启用GPU后补全延迟从3.2秒降至0.8秒。若无GPU资源，建议限制同时使用的开发者数量，并通过docker stats监控资源占用。
This answer comes from the articleTabby: a native self-hosted AI programming assistant that integrates into VSCodeThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Tabby的代码补全响应速度？
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