inferstep/ATLAS

Что это?

Ключевые возможности

• 01Локальный инференс на потребительских GPU (NVIDIA, AMD, Apple Silicon, Vulkan) без необходимости в API хостируемой модели
• 02Планирование и генерация нескольких вариантов с последующей оценкой для выбора лучшего
• 03Сборка и запуск тестов для нескольких языков в sandbox до принятия изменений
• 04Циклы исправления кода после неудачной верификации
• 05Терминальный интерфейс со slash-командами для добавления файлов, просмотра diff, создания коммитов и запуска команд
• 06Декодирование с ограничением по грамматике, чтобы вывод модели соответствовал ожидаемой структуре JSON

Сценарии использования

• Запуск coding assistant на собственной машине, когда содержимое репозитория должно оставаться локальным
• Внесение изменений в нескольких файлах или структурных правок с помощью компактной открытой модели и автоматизированного тестирования
• Эксперименты с оркестрацией агентов вокруг самостоятельно запущенной GGUF-модели
• Изучение того, как слои планирования, оценки и исправления могут улучшить генерацию кода небольшими моделями

Быстрый старт

1. 1

   Запустите одноразовый установщик начальной настройки из README (при желании сначала ознакомьтесь с ним).

2. 2

   Дождитесь завершения установки (10–30 минут, в основном из-за загрузки модели) и убедитесь, что доступны Docker и GPU с VRAM не менее 16 ГБ.

3. 3

   Запустите терминальный интерфейс из любого каталога проекта.

   atlas

Что важно знать

• !Проект находится в экспериментальной стадии, а в README указано, что у проверки есть известные пробелы; самостоятельно проверьте её результаты.
• !Требуются Docker и GPU с VRAM не менее 16 ГБ; для старых видеокарт NVIDIA нужна локальная пересборка.
• !Полный стек Docker ориентирован на Linux; для Apple Silicon предусмотрен отдельный нативный вариант для macOS.
• !Лицензия AGPL-3.0 — это лицензия с копилефтом, которая обязывает предоставлять исходный код при использовании по сети.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое ATLAS?

Локальный coding agent для самостоятельного запуска: добавляет планирование, оценку вариантов, тестирование в sandbox и исправление кода для компактных открытых GGUF-моделей. ATLAS — локальный coding agent, который помогает эффективнее использовать компактные открытые модели. Вместо одного запроса на генерацию он запускает многоэтапный конвейер: планирует изменения, генерирует несколько разных вариантов, оценивает их с помощью обученной модели качества, использующей собственные эмбеддинги основной модели, запускает их в изолированном sandbox для сборки и тестирования, а перед принятием изменений исправляет ошибки. ATLAS работает на вашем оборудовании и не требует API хостируемой модели или оплаты за токены.

ATLAS можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

ATLAS распространяется с открытым исходным кодом под лицензией AGPL-3.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

ATLAS всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в ATLAS — 5 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать ATLAS?

Запуск coding assistant на собственной машине, когда содержимое репозитория должно оставаться локальным Внесение изменений в нескольких файлах или структурных правок с помощью компактной открытой модели и автоматизированного тестирования Эксперименты с оркестрацией агентов вокруг самостоятельно запущенной GGUF-модели Изучение того, как слои планирования, оценки и исправления могут улучшить генерацию кода небольшими моделями

Как установить ATLAS?

Запустите одноразовый установщик начальной настройки из README (при желании сначала ознакомьтесь с ним). Дождитесь завершения установки (10–30 минут, в основном из-за загрузки модели) и убедитесь, что доступны Docker и GPU с VRAM не менее 16 ГБ. Запустите терминальный интерфейс из любого каталога проекта.: atlas

Где скачать ATLAS?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/inferstep/ATLAS