LLM-Tools

输入模型参数,秒算 GPU 显存和硬件需求

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 30 🐛 待处理 4 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 183
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

LLM-Tools 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队manuelescobar-dev
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型artificial-intelligence,deep-learning,large-language-models,llm,machine-learning,memory-management,open-source,streamlit,system-requirements
GitHub 星标★ 183
上线时间2024-04-24 00:00:00
代码更新2024-12-18
仓库体积87 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

LLM-Tools 是一个开源的计算器工具,专门用于估算大型语言模型(LLM)系统的硬件需求。它解决了在部署 LLM 时,用户难以准确计算所需的 GPU 显存、内存、存储和算力等问题。该工具基于模型参数、精度、批量大小、序列长度等关键参数,提供量化的资源估算结果,帮助用户规划本地部署或云服务器配置。核心能力包括:支持多种主流模型架构的配置输入、自动计算推理和训练时的显存占用、提供不同硬件方案的对比建议。作为早期项目,它界面简洁,操作直观,适合技术团队在项目初期快速评估资源成本。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 183

核心亮点

  • 精准估算 LLM 推理/训练显存,避免资源浪费
  • 支持自定义模型参数,灵活适配多种架构
  • 纯 Python 实现,易于集成到现有运维脚本

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持估算,不提供实际部署优化建议

适用场景

  • 本地部署 LLM 前评估 GPU 选型
  • 云服务器资源规划与成本预算
  • 教学演示中展示模型规模与硬件关系

替代项目

llm-calculator、GPU-poor、Hugging Face Model Memory Calculator

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