一觉醒来， HackerNews 上前三了

star 了，等有显卡了试试

挺好的，适合我们自建。我之前还在烦呢。因为 cursor 跑 ollama 比较麻烦，每个人都配置一下也挺烦，而且 cursor 也不是每个人都首选。 这个就不错。

按教程 docker 部署完毕， http://localhost:8080 或者指定其他端口，无法打开 ，什么情况

@xdeng @Echoleung @jonsmith 本地有显卡是最好的，可以本地跑模型，尤其对于企业来说，数据还很重要的。

没有显卡的情况下，Tabby 也支持使用远端的模型 API ，针对不同的厂商，我们也都有对应的文档，可以参考一下，例如最近很火的 Deepseek V3 和 Deepseek Coder 都可以通过 Deepseek 的 API 运行： https://tabby.tabbyml.com/docs/references/models-http-api/deepseek/

@TimPeake 得看一下具体的日志和报错，之前碰到过的 docker 绑了 IPv6 ，还碰到过 localhost 解析异常，或者 GPU 异常，之类的问题

或者各位有条件的话，可以加一下我们的 Slack ，我们可以更好的当好客服工作，哈哈

https://links.tabbyml.com/join-slack-landing

如果可以先用 Gemini 体验一下就好了，刚刚看了下文档似乎没提到 Gemini

@a174871 因为 Gemini 只有 Chat 模型，所以关注度不算高，不过好像也确实可以把 Chat 模型给他加上，毕竟也是个 LLM 大哥

如果在本地跑，还得用你们的 api 吗？有些公司不让上网的，所以就用不了？

允许将整个本地项目代码加入上下文吗？或者指定本地的几个目录的代码作为上下文

@zwpaper #45 可能我电脑性能不太行，200 秒左右启动成功， 刷新可以打开了。安装了 cuda toolkit, 试了下 tab 补全的时候 3050 显卡瞬间飙升到 70%+使用率

能本地部署了，这个怎么还需要订阅

牛逼，先点 Star ，等会部署玩玩

很早就看到了，没想到是国内厂商，支持。

@TimPeake #50 LLM 基本都是这样，不同模型对显卡的利用率也不一样

@Rrrrrr "我们的 API" 就是指的本地运行的这个 Server API ，公司不让上网指的应该是不让上互联网吧，公司内网部署 Tabby ，然后内部都访问这个 API 就行

@a132811 是的，允许添加 GitHub/GitLab 等仓库，会自动去拉取，或者本地的 Git 仓库也都是可以的

@Alias2023 个人本地部署基本没有限制，有一些企业功能是限制了需要订阅才可以的，这也是我们的商业模式

@ZSeptember 哈哈，互联网时代，主要还是看产品

@zwpaper #55 有没有推荐什么配置，能跑得比较好？

这种是不是很吃 token