尧图网站建设 
llmfit 硬件适配指南一条命令查出你的机器能跑哪些本地大模型【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfitllmfit 是本地大语言模型的硬件适配工具。它读取你的内存、CPU 和 GPU/显存一条命令告诉你内置目录里几百个模型哪些能在你的机器上跑、大概多快。llmfit 硬件适配解决什么问题选本地大模型向来靠感觉7B 能跑14B 多半不行但下载完才发现显存不够加载不了或者能跑但慢到没法用。llmfit 的硬件适配把这件事变成一张表它检测 CPU、内存、GPU/显存对目录里的模型逐个按内存、速度、质量、上下文四个维度打分排序每行给出适配等级Perfect / Good / Marginal / Too Tight和预估 tok/s每秒生成 token 数。 适配等级只由内存占用率决定≤60% 是 Perfect≤85% 是 Good≤98% 是 Marginal超过 98% 是 Too Tight。纯 CPU 和 CPUGPU 混合模式最高只给到 Good。最快上手路径不想装也可以uvx llmfit直接运行。长期使用则按平台安装# macOS / LinuxHomebrew brew install AlexsJones/llmfit/llmfit # WindowsScoop scoop install llmfit启动后就是完整的适配结果llmfitTUI 顶部显示检测到的硬件核数、内存、GPU 型号、显存、加速后端下方表格按综合分排序每行包含评分、预估 tok/s、推荐量化、运行方式和内存占用。常用按键按键作用/按名称搜索支持部分匹配j/k或 ↑ / ↓上下移动f循环切换适配过滤All / Runnable / Perfect / Good / Marginala循环切换可用性过滤全部 / GGUF 可下 / 已安装s切换排序列评分、参数量、内存、上下文等Enter展开选中模型的详情视图h查看全部按键q退出默认配置知道什么时候改即可项目默认值什么时候要改模型下载目录~/.cache/llmfit/models磁盘紧张时按D在下载管理器里改Web 仪表盘端口8787端口冲突时换端口或直接关闭基准测试结果存储~/.config/llmfit不用改⚠️ llmfit 默认在 8787 端口启动一个 Web 仪表盘。不需要就加--no-dashboard端口被占则用环境变量LLMFIT_DASHBOARD_PORT换端口。典型硬件适配场景装新模型之前先查能不能跑想试某个 14B 模型又怕下载完跑不动。TUI 里按/输入名字j/k移到它那一行等级是 Perfect 或 Good 就能跑Quant 列是推荐量化如 Q4_K_Mtok/s 列是预估速度显示 Too Tight 就是内存不够。想细看就按Enter展开详情。升级硬件之前先模拟新机器在纠结要不要换显卡不用先下单。按S打开硬件模拟把显存从 16 GB 改成 24 GB回车应用所有模型的等级和速度立刻按新规格重算界面出现 SIM 标记你能直接看到哪些 30B 模型从 Too Tight 变成 Perfect。看完按Ctrl-R恢复真实硬件。不信预估看看同款硬件的人实测了多少表里的 tok/s 是估算值。按b打开社区排行榜llmfit 按你的 GPU 型号、显存档位和操作系统自动匹配实测数据能看到真实的 tok/s、TTFT首个 token 延迟和峰值显存按H还能切换浏览任意 GPU。数字冲突时它按你的实测 社区同款实测 外部数据库中位数 公式估算的顺序取信。进阶玩法要实测不要估算让推理服务llama-server、Ollama 等跑着选中模型按bllmfit 对运行中的服务做三次真实推理测出 tok/s 和 TTFT结果先存到本地~/.config/llmfit之后随时可用llmfit bench --share提交给社区。完整流程见 docs/benchmarking.md。把问题反过来问这个模型需要什么硬件选中模型按p进入 Plan 模式改上下文、量化和目标速度它会给出最小与推荐的显存/内存/核数。算法细节见 docs/how-it-works.md。常见问题与坑检测不到 GPU检测依赖 nvidia-smi、rocm-smi 等工具驱动没装就看不到卡。跑llmfit doctor查看检测报告。估算值和实测差很多已识别 GPU 按显存带宽公式算带宽 ÷ 模型大小 × 0.55 效率因子未识别的退回后端固定常数。用自己的实测值校准或按A打开高级配置调因子。8787 端口被占llmfit 默认自动起 Web 仪表盘。加--no-dashboard关闭或用LLMFIT_DASHBOARD_PORT换端口。MoE 模型显存需求看着偏低混合专家模型每个 token 只激活部分专家llmfit 按激活参数估算。Mixtral 8x7B 总参数 46.7B实测约 6.6 GB 显存即可不是显示错了。分享时提示 no GitHub credentials没配 token。export GITHUB_TOKENghp_your_token后重启 llmfit。延伸阅读TUI 按键、过滤器、模拟与排行榜完整手册docs/tui.md从启动服务到实测分享基准的完整流程docs/benchmarking.md四维评分、速度估算公式与适配等级算法docs/how-it-works.mdOllama / llama.cpp / vLLM / MLX 的检测与端点配置docs/providers.md社区基准数据的 JSON 格式定义llmfit-core/data/community/schema.json【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 llmfit 硬件适配指南：一条命令查出你的机器能跑哪些本地大模型
llmfit 硬件适配指南一条命令查出你的机器能跑哪些本地大模型【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfitllmfit 是本地大语言模型的硬件适配工具。它读取你的内存、CPU 和 GPU/显存一条命令告诉你内置目录里几百个模型哪些能在你的机器上跑、大概多快。llmfit 硬件适配解决什么问题选本地大模型向来靠感觉7B 能跑14B 多半不行但下载完才发现显存不够加载不了或者能跑但慢到没法用。llmfit 的硬件适配把这件事变成一张表它检测 CPU、内存、GPU/显存对目录里的模型逐个按内存、速度、质量、上下文四个维度打分排序每行给出适配等级Perfect / Good / Marginal / Too Tight和预估 tok/s每秒生成 token 数。 适配等级只由内存占用率决定≤60% 是 Perfect≤85% 是 Good≤98% 是 Marginal超过 98% 是 Too Tight。纯 CPU 和 CPUGPU 混合模式最高只给到 Good。最快上手路径不想装也可以uvx llmfit直接运行。长期使用则按平台安装# macOS / LinuxHomebrew brew install AlexsJones/llmfit/llmfit # WindowsScoop scoop install llmfit启动后就是完整的适配结果llmfitTUI 顶部显示检测到的硬件核数、内存、GPU 型号、显存、加速后端下方表格按综合分排序每行包含评分、预估 tok/s、推荐量化、运行方式和内存占用。常用按键按键作用/按名称搜索支持部分匹配j/k或 ↑ / ↓上下移动f循环切换适配过滤All / Runnable / Perfect / Good / Marginala循环切换可用性过滤全部 / GGUF 可下 / 已安装s切换排序列评分、参数量、内存、上下文等Enter展开选中模型的详情视图h查看全部按键q退出默认配置知道什么时候改即可项目默认值什么时候要改模型下载目录~/.cache/llmfit/models磁盘紧张时按D在下载管理器里改Web 仪表盘端口8787端口冲突时换端口或直接关闭基准测试结果存储~/.config/llmfit不用改⚠️ llmfit 默认在 8787 端口启动一个 Web 仪表盘。不需要就加--no-dashboard端口被占则用环境变量LLMFIT_DASHBOARD_PORT换端口。典型硬件适配场景装新模型之前先查能不能跑想试某个 14B 模型又怕下载完跑不动。TUI 里按/输入名字j/k移到它那一行等级是 Perfect 或 Good 就能跑Quant 列是推荐量化如 Q4_K_Mtok/s 列是预估速度显示 Too Tight 就是内存不够。想细看就按Enter展开详情。升级硬件之前先模拟新机器在纠结要不要换显卡不用先下单。按S打开硬件模拟把显存从 16 GB 改成 24 GB回车应用所有模型的等级和速度立刻按新规格重算界面出现 SIM 标记你能直接看到哪些 30B 模型从 Too Tight 变成 Perfect。看完按Ctrl-R恢复真实硬件。不信预估看看同款硬件的人实测了多少表里的 tok/s 是估算值。按b打开社区排行榜llmfit 按你的 GPU 型号、显存档位和操作系统自动匹配实测数据能看到真实的 tok/s、TTFT首个 token 延迟和峰值显存按H还能切换浏览任意 GPU。数字冲突时它按你的实测 社区同款实测 外部数据库中位数 公式估算的顺序取信。进阶玩法要实测不要估算让推理服务llama-server、Ollama 等跑着选中模型按bllmfit 对运行中的服务做三次真实推理测出 tok/s 和 TTFT结果先存到本地~/.config/llmfit之后随时可用llmfit bench --share提交给社区。完整流程见 docs/benchmarking.md。把问题反过来问这个模型需要什么硬件选中模型按p进入 Plan 模式改上下文、量化和目标速度它会给出最小与推荐的显存/内存/核数。算法细节见 docs/how-it-works.md。常见问题与坑检测不到 GPU检测依赖 nvidia-smi、rocm-smi 等工具驱动没装就看不到卡。跑llmfit doctor查看检测报告。估算值和实测差很多已识别 GPU 按显存带宽公式算带宽 ÷ 模型大小 × 0.55 效率因子未识别的退回后端固定常数。用自己的实测值校准或按A打开高级配置调因子。8787 端口被占llmfit 默认自动起 Web 仪表盘。加--no-dashboard关闭或用LLMFIT_DASHBOARD_PORT换端口。MoE 模型显存需求看着偏低混合专家模型每个 token 只激活部分专家llmfit 按激活参数估算。Mixtral 8x7B 总参数 46.7B实测约 6.6 GB 显存即可不是显示错了。分享时提示 no GitHub credentials没配 token。export GITHUB_TOKENghp_your_token后重启 llmfit。延伸阅读TUI 按键、过滤器、模拟与排行榜完整手册docs/tui.md从启动服务到实测分享基准的完整流程docs/benchmarking.md四维评分、速度估算公式与适配等级算法docs/how-it-works.mdOllama / llama.cpp / vLLM / MLX 的检测与端点配置docs/providers.md社区基准数据的 JSON 格式定义llmfit-core/data/community/schema.json【免费下载链接】llmfitHundreds of models providers. One command to find what runs on your hardware.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llmfit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考