00:00:00अगर आप अभी Copilot का इस्तेमाल कर रहे हैं, तो हो सकता है कि आपका कोड किसी और के मॉडल को ट्रेन कर रहा हो।
00:00:04आप Copilot इंस्टॉल करते हैं, यह बहुत अच्छा काम करता है, और आप आगे बढ़ जाते हैं, लेकिन आपके कोडबेस के हिस्से वास्तव में
00:00:09आपकी मशीन से बाहर जा सकते हैं।
00:00:10यह एक समस्या हो सकती है।
00:00:12यह Tabby है।
00:00:13इसका एक ओपन सोर्स विकल्प जो हमें Copilot, Tab9 और Cursor जैसी चीज़ों की तुलना में
00:00:17उच्चतम स्तर की प्राइवेसी देता है।
00:00:20हमें वही स्पीड, वही ऑटो-कंप्लीट, वही वर्कफ़्लो मिल सकता है, और हमारा कोड कभी भी हमारी
00:00:25मशीन से बाहर नहीं जाता।
00:00:26मूल रूप से Tabby यही है।
00:00:27अगले कुछ मिनटों में मैं आपको दिखाऊँगा कि इसे कैसे सेटअप करना है और यह कैसे काम करता है।
00:00:36अब सरल स्तर पर, Tabby एक सेल्फ-होस्टेड AI कोडिंग सर्वर है।
00:00:40आप इसे स्थानीय रूप से चलाते हैं, आमतौर पर Docker के साथ, आप अपनी पसंद का मॉडल चुनते हैं, और फिर इसे
00:00:44अपने IDE से जोड़ते हैं।
00:00:45बस इतना ही।
00:00:46आपको रियल-टाइम कोड कंप्लीशन और कोडबेस अवेयर चैट मिलती है, बिल्कुल वैसी ही जैसी आप उम्मीद करते हैं।
00:00:50लेकिन डेवलपर्स के लिए असली महत्व इसके फीचर्स नहीं, बल्कि वह कंट्रोल है जो हमें मिलता है।
00:00:55आपका कोड बिना किसी सब्सक्रिप्शन के आपके नेटवर्क के अंदर रहता है, और यह पूरी तरह ऑफलाइन काम करता है।
00:01:01इसे SSO, RBAC और ऑडिट लॉग जैसी चीज़ों के साथ टीमों के लिए बनाया गया है, और यह GitHub पर
00:01:0533,000 से अधिक स्टार्स के साथ काफी लोकप्रिय हो रहा है, और इसकी अच्छी वजह भी है।
00:01:09सच तो यह है कि इनमें से कोई भी चीज़ मायने नहीं रखती अगर आपको यह इस्तेमाल में अच्छा न लगे, तो चलिए इन सब बातों को छोड़ते हैं
00:01:13और सीधे डेमो पर चलते हैं।
00:01:15अगर आप अपने वर्कफ़्लो को तेज़ करने के लिए इस तरह के टूल्स पसंद करते हैं, तो चैनल को
00:01:19सब्सक्राइब करना न भूलें।
00:01:20हम हर समय वीडियो लाते रहते हैं।
00:01:22यहाँ बताया गया है कि सेटअप वास्तव में कैसा दिखता है।
00:01:24आप एक Docker कमांड चलाते हैं, और Tabby स्थानीय रूप से चलने लगता है।
00:01:28फिर आप VS Code एक्सटेंशन इंस्टॉल करते हैं, इसे अपने लोकल सर्वर से जोड़ते हैं, और काम हो गया।
00:01:34अब आपको सीधे अपने रेपो के अंदर मल्टी-लाइन कंप्लीशन मिल रहे हैं।
00:01:38तो यहाँ Tabby में, मैं उन मॉडलों को देखने के लिए इसे खोल सकता हूँ जिनका मैं उपयोग कर रहा हूँ, और आप यहाँ देख सकते हैं
00:01:42कि ये वे तीन मॉडल हैं जिन्हें हम इस्तेमाल कर रहे हैं, और वे स्थानीय रूप से चल रहे हैं।
00:01:45कोई Claude या OpenAI नहीं जहाँ आपका डेटा जा रहा हो।
00:01:48VS Code में, मैं एक रफ फंक्शन से शुरुआत कर सकता हूँ, और बस टैब बटन के साथ, Tabby इसे
00:01:53मेरे लिए ऑटो-कंप्लीट कर देगा।
00:01:55मैं साइड में चैट करके अपने वर्तमान कोड को ऑप्टिमाइज़ करने और उसका विस्तार करने के लिए
00:02:00इसे और बेहतर बनाने के लिए कह सकता हूँ।
00:02:01यह सब बहुत सरल और सीधा है।
00:02:03मैं कुछ कोड को हाईलाइट कर सकता हूँ और इसे परफॉरमेंस रिफैक्ट करने या टेस्ट जोड़ने के लिए कह सकता हूँ।
00:02:07यह तुरंत प्रतिक्रिया देता है, और यह आपके रेपो कॉन्टेक्स्ट को समझता है, न कि केवल एक फाइल को।
00:02:12मैं यहाँ अपनी पसंद की किसी चीज़ का कमेंट भी डाल सकता हूँ, और आप देख सकते हैं कि यह इसे यहीं पकड़ लेता है
00:02:16और वास्तव में इसे मेरे लिए बना देता है।
00:02:19अब लोकल होस्ट पर, Tabby अभी भी VS Code की हर चीज़ से जुड़ा हुआ है, इसलिए मैं अपने
00:02:23कोड चैट्स पढ़ सकता हूँ, यहाँ तक कि उन्हें बढ़ा सकता हूँ और फॉलो-अप सवाल पूछ सकता हूँ।
00:02:27यह सब यहीं लोकल होस्ट में सेव किया गया है।
00:02:30कोई क्लाउड नहीं, आपकी मशीन से बाहर कोई डेटा नहीं जाता, और यह बिल्कुल Copilot जैसा लगता है, सिवाय एक चीज़ के,
00:02:35और यह एक बड़ा 'सिवाय' है, कि असल में सब कुछ हमारा अपना है।
00:02:37ठीक है।
00:02:38मैंने डेमो को छोटा रखा क्योंकि सच में इसे शुरू करना और काम पर लगना इतना ही आसान था।
00:02:43अब बात करते हैं कि हमारे वास्तविक वर्कफ़्लो में यह वास्तव में क्यों मायने रखता है।
00:02:47अब क्लाउड AI टूल्स के साथ असली समस्या यह नहीं है कि वे खराब हैं।
00:02:51बात यह है कि हमें जो समझौता करना पड़ता है वह छिपा हुआ है, है ना?
00:02:53क्लाउड टूल्स के साथ, आपके कोड का उपयोग उनके मॉडल को ट्रेन करने के लिए किया जा सकता है।
00:02:57Tabby के साथ, आपका कोड कभी भी आपके अपने नेटवर्क से बाहर नहीं जाता, समझे?
00:03:01क्लाउड टूल्स के लिए आप हर महीने प्रति डेवलपर भुगतान कर रहे हैं क्योंकि यह हमेशा के लिए मुफ्त है।
00:03:05खैर, यह नहीं है, है ना?
00:03:07हम इसके लिए भुगतान कर रहे हैं।
00:03:08यही हमें मिलता है।
00:03:09और क्लाउड टूल्स के साथ, हमें इंटरनेट की भी आवश्यकता होती है।
00:03:11Tabby के साथ, मैं इसके लिए भुगतान नहीं कर रहा हूँ, यह ऑफलाइन चल रहा है, और यह वास्तविक काम में दिखाई देता है।
00:03:16तो वास्तव में हमें कम बॉयलरप्लेट मिलता है, हम बिना किसी हिचकिचाहट के पुराने उलझे हुए कोड को रिफैक्ट कर सकते हैं।
00:03:22हम फ्रेमवर्क को जल्दी सीख सकते हैं, इन सभी टूल्स के बीच बिना कूदे टेस्ट और डॉक्यूमेंट्स
00:03:26जनरेट कर सकते हैं।
00:03:27तो वास्तव में यह समय की कम बर्बादी है, उम्मीद है कि कम जोखिम है, और हमारे काम करने के तरीके पर
00:03:33बहुत अधिक नियंत्रण है।
00:03:34यही कारण है कि बहुत से प्राइवेसी-केंद्रित डेवलपर्स या टीमें इन क्लाउड-फ़र्स्ट टूल्स से
00:03:38इस तरह के टूल्स की ओर बढ़ने लगी हैं।
00:03:41अब आइए इसकी तुलना अन्य विकल्पों से करें क्योंकि आप लोग वास्तव में यही सुनना चाहते हैं, है ना?
00:03:45Tabby सबसे आसान है।
00:03:47यह बेहतरीन क्वालिटी वाला है, लगभग कोई सेटअप नहीं चाहिए, लेकिन यह क्लाउड में रहता है।
00:03:50हमारे पास Continue Dev है।
00:03:52यह फ्लेक्सिबल है, लोकल-फ़र्स्ट है, लेकिन यह एक पावर यूजर टूल की तरह ज़्यादा है।
00:03:56Tab 9 ज़्यादा एंटरप्राइज़-केंद्रित है, और फिर ज़ाहिर है कि अब मैं यहाँ Tabby के बारे में बात कर रहा हूँ,
00:04:01जो सेल्फ-होस्टेड है, मुफ़्त है, प्राइवेसी काफी ज़्यादा है, और यह टीमों के लिए बनाया गया है।
00:04:05लेकिन असली अंतर यह है कि Tabby केवल एक प्लगइन नहीं है, यह एक समर्पित AI कोडिंग सर्वर है।
00:04:11यह वास्तव में सब कुछ बदल देता है।
00:04:12आपको Copilot जैसा अनुभव मिलता है, वह फ्लेक्सिबिलिटी जो लोगों को Continue में पसंद है, और टीम-लेवल कंट्रोल
00:04:19जिसके लिए अन्य यूजर्स आमतौर पर पैसे लेते हैं।
00:04:21तो AI के एक्सेस को किराए पर लेने के बजाय, वास्तव में इसके पीछे का इन्फ्रास्ट्रक्चर हमारा अपना होता है।
00:04:26अब ईमानदार रहें, ठीक है?
00:04:28क्योंकि लोग बहुत सारी चीज़ें पसंद करते हैं, लेकिन क्या इसका ओपन सोर्स होना ही
00:04:32स्विच करने के लिए काफी है?
00:04:33खैर, सेटअप काफी तेज़ है, आमतौर पर बस एक Docker स्पिन-अप, और फिर यह आपके
00:04:39वर्कफ़्लो में घुलमिल जाता है।
00:04:40जब आप किसी एक मॉडल में फंस जाते हैं, तो आप मॉडल चुन सकते हैं, और कुल मिलाकर यह अब
00:04:44पहले की तुलना में बहुत अधिक प्रोडक्शन-रेडी लगता है।
00:04:47फिर से, ओपन सोर्स होने के कुछ नुकसान भी हैं।
00:04:50क्वालिटी आपके द्वारा चुने गए मॉडल पर निर्भर करती है, इसलिए छोटे मॉडल उतने शक्तिशाली नहीं होंगे,
00:04:55और हार्डवेयर वास्तव में मायने रखता है।
00:04:56अगर आप स्मूथ परफॉरमेंस चाहते हैं, तो एक GPU बहुत मदद करेगा।
00:04:59मैं यह सब Mac M4 Pro पर चला रहा हूँ, और यह काफी अच्छा लगा।
00:05:04सेटअप अभी भी क्लाउड टूल्स की तुलना में अधिक काम वाला है, इसलिए यह किसी भी गैर-तकनीकी व्यक्ति के लिए आदर्श नहीं है,
00:05:09लेकिन आप इसे देख रहे हैं।
00:05:10तो मान लेते हैं कि आप तकनीकी व्यक्ति हैं।
00:05:11और निश्चित रूप से, किसी भी AI टूल की तरह, आपको अभी भी कोड को रिव्यू करने की आवश्यकता है।
00:05:14यह मुझे उस सवाल पर ले जाता है जिसका जवाब हम वास्तव में चाहते हैं।
00:05:17क्या यह इस्तेमाल करने लायक है?
00:05:19हाँ, काफी हद तक, लेकिन यह कुछ चीज़ों पर निर्भर करता है।
00:05:22आपको Tabby का उपयोग करना चाहिए यदि आप प्राइवेसी की परवाह करते हैं, आपको सब्सक्रिप्शन से नफरत है, आप एक रेगुलेटेड
00:05:27एनवायरनमेंट में काम करते हैं, या आपको ऐसी चीज़ चाहिए जिस पर आपकी पूरी टीम भरोसा कर सके।
00:05:30उन मामलों में, उस वर्कफ़्लो में इसे एकीकृत करने का प्रयास करना एक शानदार विकल्प है, लेकिन यदि
00:05:35आप बिना किसी सेटअप और मेहनत के बिल्कुल बेहतरीन मॉडल चाहते हैं, तो ईमानदारी से कहूँ तो,
00:05:40क्लाउड टूल्स अभी भी आसान हैं।
00:05:41अब अंतर यह है कि समझौता बदल गया है।
00:05:43अब हम एक स्मार्ट क्लाउड टूल और एक कमज़ोर लोकल टूल के बीच चुनाव नहीं कर रहे हैं, बल्कि आप
00:05:48Cursor जैसी चीज़ की सुविधा, या अपनी शर्तों पर पर्याप्त शक्तिशाली AI के बीच चुनाव कर रहे हैं।
00:05:54और बहुत से डेवलपर्स के लिए, यह बात अब और भी ज़्यादा मायने रखने लगी है।
00:05:58Tabby सबसे स्मार्ट AI बनने की कोशिश नहीं कर रहा है।
00:06:01यह वह बनने की कोशिश कर रहा है जिस पर हम शायद वास्तव में भरोसा कर सकें।
00:06:04मैंने विवरण में कुछ डॉक्स और रेपो लिंक किए हैं।
00:06:06अगर आप ओपन सोर्स और इसके जैसे अन्य AI टूल्स का आनंद लेते हैं, तो
00:06:11Better Stack चैनल को सब्सक्राइब करना न भूलें।
00:06:12हम आपको दूसरे वीडियो में मिलेंगे।