Tabby: Kendi Kendine Barındırılan Yapay Zeka Kodlama Asistanı

 (github.com/TabbyML)
4 puan yazan GN⁺ 2025-01-13 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş

  • Tabby'ye Giriş

    • Tabby, GitHub Copilot'a alternatif olan, kendi kendine barındırılabilen bir yapay zeka kodlama asistanıdır.
    • DBMS veya bulut hizmeti gerektirmeyen bağımsız bir yapıya sahiptir.
    • OpenAPI arayüzü üzerinden mevcut altyapıyla kolayca entegre edilebilir.
    • Tüketici sınıfı GPU'ları destekler.

  • Yeni özellikler

    • 6 Aralık 2024: Llamafile dağıtım entegrasyonu ve geliştirilmiş Answer Engine kullanıcı deneyimi Tabby v0.21.0'a eklenecek.
    • 10 Kasım 2024: Answer Engine'de farklı backend sohbet modelleri arasında geçiş, Tabby v0.20.0'da destekleniyor.
    • 30 Ekim 2024: Tabby v0.19.0, görünürlüğü artırmak için ana sayfaya paylaşılan son başlıkları ekliyor.
    • 9 Temmuz 2024: Codestral entegrasyonu duyuruldu.
    • 5 Temmuz 2024: Tabby v0.13.0, geliştirme ekibinin dahili verilerini entegre ederek güvenilir yanıtlar sunan Answer Engine'i tanıtıyor.
    • 13 Haziran 2024: VSCode 1.7, kodlama deneyiminin geneline yayılan çeşitli sohbet deneyimleri sunuyor.
    • 10 Haziran 2024: Tabby'nin geliştirilmiş kod bağlamı anlayışıyla ilgili bir blog yazısı yayımlandı.
    • 6 Haziran 2024: Tabby v0.12.0, Gitlab SSO, kendi kendine barındırılan GitHub/GitLab ve benzerleriyle sorunsuz entegrasyon sunuyor.
    • 22 Mayıs 2024: Tabby VSCode 1.6, satır içi tamamlamada birden fazla seçenek sunuyor ve otomatik oluşturulan commit mesajlarını destekliyor.
    • 11 Mayıs 2024: v0.11.0, GitHub ve GitLab entegrasyonu, etkinlik sayfası ve Ask Tabby özelliğini içeren büyük kurumsal yükseltmeler sunuyor.
    • 22 Nisan 2024: v0.10.0, ekip bazlı analizler sunan yeni rapor sekmesini tanıtıyor.
    • 19 Nisan 2024: Tabby, kod tamamlama için yerel ilgili snippet'leri entegre ediyor.
    • 17 Nisan 2024: CodeGemma ve CodeQwen model serileri resmi kayıt defterine eklendi.
    • 20 Mart 2024: v0.9, tam özellikli yönetici arayüzünü öne çıkarıyor.
    • 23 Aralık 2023: SkyPilot'un SkyServe'ü aracılığıyla Tabby buluta sorunsuz şekilde dağıtılabiliyor.
    • 15 Aralık 2023: v0.7.0, ekip yönetimi ve güvenli erişim sunuyor.
    • 15 Ekim 2023: RAG tabanlı kod tamamlama, v0.3.0'da etkinleştirildi.
    • 27 Kasım 2023: v0.6.0 yayımlandı.
    • 9 Kasım 2023: v0.5.5, arayüz yeniden tasarımı ve performans iyileştirmeleri içeriyor.
    • 24 Ekim 2023: VSCode/Vim/IntelliJ için Tabby IDE eklentilerinde büyük güncelleme.
    • 4 Ekim 2023: Tabby'nin desteklediği en güncel modeller model dizininden görülebilir.
    • 18 Eylül 2023: Apple'ın M1/M2 Metal çıkarım desteği v0.1.1'e eklendi.
    • 31 Ağustos 2023: Tabby'nin ilk kararlı sürümü v0.0.1 yayımlandı.
    • 28 Ağustos 2023: CodeLlama 7B için deneysel destek.
    • 24 Ağustos 2023: Tabby, JetBrains Marketplace'e eklendi.

  • Başlarken

    • Kurulum, IDE/editör eklentileri ve yapılandırma yöntemleri belgelerde görülebilir.

  • Topluluk

    • Twitter/X, LinkedIn ve bülten aracılığıyla TabbyML ile iletişim kurulabilir.

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-01-13
Hacker News görüşleri

  • Bir kullanıcı, bunun iyi bir ürün olabileceğini ancak mülakat sürecinin korkunç olduğunu belirtmiş. Birden fazla mülakat yapmalarına rağmen son mülakattan sonra hiçbir açıklama olmadan iletişimin kesildiğini söylemiş. Blog yazısını yazdıktan sonra aylarca geri dönüş olmadığını, ancak ısrarla sorduktan sonra yanıt alabildiğini eklemiş. Tüm mülakatların ödev biçiminde olduğunu ve toplamda 10 saatten fazla zaman harcadığını belirtmiş.

  • GitHub Copilot’a alternatif olduğu iddia edilen araçların VS2022’de çalışmadığını belirtmiş. Kendisinin VS2022’de kullanabileceği, kendi kendine barındırılan bir yapay zeka asistanı istediğini söylemiş. VS2022 eklenti desteklerken neden alternatif olmadığını sorgulamış.

  • Ana sayfadaki findMaxElement fonksiyonu tamamlama demosunun güncel ya da geleceğe dönük bir örnek olduğunu belirtmiş. Önerilen 6 satırlık Python kodunun return max(arr) ile değiştirilebileceğini söylemiş. Önerilen kodu başlangıç seviyesi olarak değerlendirmiş. Otomatik tamamlama özelliğini körü körüne kullanan insanların teknik açıdan yerinde saymasından endişe ettiğini belirtmiş. Bununla hikâye puanı kazanılabileceğini ama gerçekten becerilerin gelişip gelişmediğinin tartışmalı olduğunu söylemiş.

  • Tabby projesinin HN ana sayfasına çıktığını hiç hayal etmediğini belirtmiş. Tabby’nin lansmandan bu yana ciddi ilerleme kaydettiğini ve kod tamamlama ile kod tabanı sohbeti özelliklerini sunan kapsamlı bir yapay zeka geliştirici platformuna dönüştüğünü söylemiş. Bir kullanıcının, kendi hizmetine özgü onboarding deneyimi sunduğu için Tabby’yi keşfettiğini aktarmış. Performansının da pazardaki diğer seçeneklerle yarışabilecek düzeyde olduğunu eklemiş. Merak edenlere denemelerini tavsiye etmiş.

  • Yerel yapay zekaya alışık olmayan bir kullanıcı, Tabby’yi denemek istediğini belirtmiş. "run tabby in 1 minute" deneyiminin ChatGPT’nin ücretsiz 4o-mini sürümüyle karşılaştırıldığında nasıl olduğunu merak etmiş. Orta seviye bir MacBook Pro’da Docker komutunu çalıştırarak hızlı ve yetenekli bir yapay zeka kullanıp kullanamayacağını sormuş. M1/M2’nin işlem gücünün sınırlı olduğunu ve muhtemelen yalnızca kişisel kullanım için uygun olacağını belirtmiş. Bir ekip için paylaşılan bir instance gerekiyorsa, CUDA veya ROCm ile Docker hosting düşünülmesini önermiş.

  • Community Edition’da IDE/Extensions telemetrisi kapatılamıyor demiş. Bu telemetri verisine nelerin dahil olduğunu merak ettiğini belirtmiş.

  • Tüm örneklerin kütüphanelerde bulunabilecek kodlar olduğunu belirtmiş. Bazı kodların kalitesinin şüpheli olduğunu söylemiş. LLM’lerin kod tabanında spam botlarına dönüşebileceğinden endişe ettiğini ifade etmiş.

  • Verileri büyük şirketlere göndermeden ve TOS’a güvenerek çalışabilme fikrinin iyi olduğunu belirtmiş. Kodlama asistanlarının etkinliğinin bağlam uzunluğuyla orantılı olduğunu, bilgisayarda çalıştırılabilen açık modellerin ise genelde daha küçük olduğunu söylemiş. Daha karmaşık kod tabanlarındaki faydayı nicel olarak gösteren veriler görmek istediğini eklemiş.

  • İş yerinde kendi kendine barındırılan yapay zeka çözümlerini araştırdığını belirtmiş. Bu şirketin nasıl gelir elde ettiğini merak etmiş. Ücretsiz/topluluk/açık kaynak seçenekleri olduğunu ve "en fazla 5 kullanıcı" sınırının nasıl takip edildiğini sormuş. Kullanıcı sayısı 5’i aşarsa ne olduğunu merak etmiş.

  • Tabby’nin yalnızca tek GPU kullanımını desteklediğini belirtmiş. Birden fazla GPU kullanmak için birden çok Tabby instance’ı başlatılması ve CUDA_VISIBLE_DEVICES veya HIP_VISIBLE_DEVICES ayarlanması gerektiğini söylemiş. NVLink ile bağlı iki GPU kullanımının desteklenip desteklenmediğini ya da NVLink iki GPU’yu tek GPU gibi gördüğü için durumun farklı olup olmadığını sormuş.