Помощник для генерации кода, который подстроится под ваш стиль программирования
TabbyML — это self-hosted ИИ-помощник для генерации кода, который быстро интегрируется в IDE через интерфейс OpenAPI.
Помощника легко запустить локально на своей системе, так как TabbyML не слишком требователен и поддерживает большинство современных GPU, которые есть в розничной продаже.
TabbyML можно гибко настроить, он поддерживает такие LLM, как CodeLlama, StarCoder и DeepseekCode.
Большой плюс TabbyML в том, что со временем он начинает различать нюансы «стиля» пользователя при написании кода и более точно дает советы или предлагает исправления во время работы. Для обучения модели используются и те случаи, когда пользователь отказывается от предложенных TabbyML вариантов.
Опенсорс-системы пока отстают по качеству работы, но постоянно оптимизируются и быстро догоняют конкурентов, требуя при этом меньше ресурсов. Уже сегодня Microsoft теряет $20 в месяц на каждом пользователе GitHub Copilot из-за высокой стоимости «содержания» системы с несколькими миллиардами параметров, работающей в облаке.
Прошлой осенью TabbyML удалось привлечь $3,2 млн инвестиций.
TabbyML — это self-hosted ИИ-помощник для генерации кода, который быстро интегрируется в IDE через интерфейс OpenAPI.
Помощника легко запустить локально на своей системе, так как TabbyML не слишком требователен и поддерживает большинство современных GPU, которые есть в розничной продаже.
TabbyML можно гибко настроить, он поддерживает такие LLM, как CodeLlama, StarCoder и DeepseekCode.
Большой плюс TabbyML в том, что со временем он начинает различать нюансы «стиля» пользователя при написании кода и более точно дает советы или предлагает исправления во время работы. Для обучения модели используются и те случаи, когда пользователь отказывается от предложенных TabbyML вариантов.
Опенсорс-системы пока отстают по качеству работы, но постоянно оптимизируются и быстро догоняют конкурентов, требуя при этом меньше ресурсов. Уже сегодня Microsoft теряет $20 в месяц на каждом пользователе GitHub Copilot из-за высокой стоимости «содержания» системы с несколькими миллиардами параметров, работающей в облаке.
Прошлой осенью TabbyML удалось привлечь $3,2 млн инвестиций.