Tabby 采用模块化模型架构，允许用户自由替换默认的 StarCoder-1B 和 Qwen2-1.5B-Instruct 模型。这种设计使开发者能根据特定需求选择更适合的 AI 模型，例如在嵌入式开发领域可选用更轻量级的模型以节省计算资源，或为专业领域（如科学计算）加载专用训练模型。
技术实现上，模型切换通过 Docker 启动参数控制（–model/–chat-model），支持 HuggingFace 平台上的主流开源模型。测试数据显示，使用 16GB 内存和 4GB 显存的硬件配置时，Tabby 能稳定运行 1B 参数量级的模型。对于需要更高性能的场景，用户可通过 –parallelism 参数调整并发处理能力。
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》
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