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怎样优化Tabby的代码补全响应速度？

2025-08-25

1.2 K

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：

硬件加速：必须添加--gpus all参数启用GPU支持（NVIDIA显卡需4GB+显存）
并发处理：使用--parallelism 4参数充分利用多核CPU
模型精简：替换轻量级模型如CodeGen-350M（需修改--model参数）
配置调整：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。

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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