输入模型参数，秒算 GPU 显存和硬件需求
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。
llm-calculator、GPU-poor、Hugging Face Model Memory Calculator
LLM-Tools 是基础设施领域的开源项目，由 manuelescobar-dev 开发，2024 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 183。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-14。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：本地部署LLM前评估GPU选型。同类可对比的替代方案包括 llm-calculator、GPU-poor、Hugging Face Model Memory Calculator。
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