本地部署Tabby需要遵循以下标准流程（基于最新v0.24.0版本）：
- 环境准备：
- 安装Docker 20.10+版本
- 建议配备NVIDIA驱动和CUDA Toolkit（推荐11.8/12.x版本以启用GPU加速）
- 确保磁盘空间≥10GB
- 镜像获取：执行
docker pull tabbyml/tabby拉取最新镜像 - 服务启动：复制以下命令并根据硬件调整参数：
docker run -it --gpus all -p 8080:8080 -v $HOME/.tabby:/data tabbyml/tabby serve --model TabbyML/StarCoder-1B --device cuda --chat-model Qwen2-1.5B-Instruct- 移除
--gpus all可纯CPU运行 - 首次启动需5-10分钟下载模型
- 移除
- 验证运行：访问
http://localhost:8080查看欢迎页面
关键注意事项：数据会持久化存储在~/.tabby目录；可通过--parallelism 4提升并发性能；若部署在企业服务器需配置反向代理。
本答案来源于文章《Tabby：可集成到 VSCode 的本地自托管AI编程助手》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在本地通过Docker部署Tabby服务？
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