GitLab推出了对自托管AI平台的支持.

2025年2月20日，GitLab发布了17.9版，该版本旨在提高用户体验和功能。该版本的亮点是Gitlab二人组的自我托管的一般可用性，使组织能够在其基础架构中部署大型语言模型（LLMS）。

这允许使用托管本地或私有云的模型集成Gitlab Duo代码建议和聊天，从而支持VLLM或AWS Bedrock上的开源Mistral模型，AWS Bedrock上的Claude 3.5十四行诗，以及Azure OpenAi上的OpenAI模型。

在自己的基础架构或私人云环境中部署LLM的组织避免了将专有代码，知识产权或敏感业务数据暴露给外部AI提供商的风险。具有严格合规性和法规要求的行业，例如财务，医疗保健和政府部门，从这种能力中受益，因为它们可以在保持对数据的完全控制的同时利用AI。

Gitlab联邦首席技术官Joel Krooswyk指出DevOps.com，尽管该平台的软件即服务（SaaS）版本的采用率正在增加，但许多组织仍然选择因监管要求等因素而造成的自我托管。他补充说，这种自我托管方法使组织可以管理自己的DevOps平台，并帮助DevOps团队满足组织可能拥有的任何数据隐私要求或疑虑。

在本地运行LLMS或在私有云中，组织可以消除与AI服务外部API调用相关的延迟。这对于实时AI应用特别有益。此外，当AI处理保留在组织的受控环境中时，围绕数据居留和合规性（例如GDPR，HIPAA或SOC 2）的监管问题更易于管理。

借助AI辅助编码和聊天功能，组织可以将安全的编码实践嵌入其开发过程中。 LLM可以帮助识别安全漏洞，建议最佳实践，甚至在合并代码之前自动修复。这与左翼安全性的日益增长的趋势保持一致，在该安全性措施中，安全措施早些时候在开发生命周期中。

总体而言，GitLab 17.9带来了AI集成，部署效率，开发环境协作和项目维护的重大改进。

另一个增强功能是能够运行具有并行部署的多个GitLab页面站点，从而可以同时更新到各种站点，从而提高效率并减少部署时间。

集成功能也已扩展，可以选择在流行的集成开发环境（IDE）（例如Visual Studio Code和JetBrains）中添加项目文件中的项目文件。这直接在开发环境中直接促进了更深层次的代码解释和协作，这很可能旨在提高生产力和团队合作。

为了优化项目维护，GitLab 17.9引入了旧管道的自动删除。此功能通过删除过时的管道数据来帮助管理存储和维护有组织的项目存储库，从而确保资源有效地使用。

AI在整个行业的支持下继续增长，GitLab的这一新版本展示了开发团队如何以新的方式利用LLM来提高其效率的进一步进展。