Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
一个浏览器工具,在你租用或购买硬件之前,估算 LLM 需要的 GPU 显存,比较 GPU,估算投机解码的延迟,并估算每百万 token 的云成本。
infersize 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download prajwalpujari16/infersize --repo-type space --local-dir infersize cd infersize
infersize 是一个浏览器工具,在你投入资金之前规划 LLM 推理硬件。它估算模型需要的显存,用一个矩阵比较多块 GPU,估算投机解码的延迟,并估算每 1M token 的云成本。它是静态页面,所以没有任何东西在服务器上运行。
适合要为语言模型选择 GPU 或云实例,并希望在决定之前先看到数字的人。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| ML 平台团队 | 基础设施工程师 | 下单之前先估算模型需要的 GPU | 检查 7B 模型能不能放进一块卡 |
| 创业公司 | 创始人 | 估算部署一个模型要花多少钱 | 读每 1M token 的云成本 |
| AI 研究 | 研究人员 | 推演投机解码的延迟 | 在延迟估算器里比较不同配置 |
如果你需要真实硬件上的实测基准,可以跳过它,因为这个页面是用解析方式建模性能的。
你可以在线使用,也可以在自己电脑上打开它的文件。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 估算模型所需内存 | 工程师 | 模型需要的显存估算 |
| 比较 GPU | 采购者 | 把多块 GPU 并排列出的矩阵 |
| 为云端部署做预算 | 创始人 | 每 1M token 的成本估算 |
托管的页面什么都不用装。获取文件需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub hf download prajwalpujari16/infersize --repo-type space --local-dir infersize cd infersize
说明里还提到一个 PyPI 包,用这条命令安装。
pip install infersize
在线打开这个 Space,或者打开下载文件夹里的 index.html。然后依次使用页面上的四个工具,先从显存估算开始。
| Tool | What it does |
|---|---|
| VRAM sizing | 估算一个推理配置需要的显存 |
| Multi-GPU comparison matrix | 把多块 GPU 并排列出 |
| Speculative decoding latency sizer | 估算投机解码的延迟 |
| Cloud TCO estimator | 以美元为单位估算每 1M token 的云成本 |
你选 Llama 3.1 8B,读它需要多少显存,再看比较矩阵里哪些 GPU 装得下。然后打开云成本估算器,看每 1M token 的成本。
如果你刚接触,先选一个模型,只读显存估算。显存是决定哪些 GPU 能跑一个模型的主要限制。
如果你熟悉这个领域,这个页面做的是解析建模,不是实测,所以把它的数字当作事前估算。它提到 Llama 3.1 8B、Qwen2.5 7B Instruct 和 DeepSeek V2.5 作为示例模型。
这些估算来自解析模型,所以请用你自己的测试来核对。
一个浏览器工具,在你租用或购买硬件之前,估算 LLM 需要的 GPU 显存,比较 GPU,估算投机解码的延迟,并估算每百万 token 的云成本。
由 prajwalpujari16 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:infersize 是一个浏览器工具,在你投入资金之前规划 LLM 推理硬件。它估算模型需要的显存,用一个矩阵比较多块 GPU,估算投机解码的延迟,并估算每 1M token 的云成本。它是静态页面,所以没有任何东西在服务器上运行。
适合谁:适合要为语言模型选择 GPU 或云实例,并希望在决定之前先看到数字的人。
Title: 谁会用这个工具
Industry | Who uses it | How they use it | Example
ML 平台团队 | 基础设施工程师 | 下单之前先估算模型需要的 GPU | 检查 7B 模型能不能放进一块卡
创业公司 | 创始人 | 估算部署一个模型要花多少钱 | 读每 1M token 的云成本
AI 研究 | 研究人员 | 推演投机解码的延迟 | 在延迟估算器里比较不同配置
如果你需要真实硬件上的实测基准,可以跳过它,因为这个页面是用解析方式建模性能的。
用在哪里:你可以在线使用,也可以在自己电脑上打开它的文件。
Title: 这个工具适合做什么
Use case | Who | What they get back
估算模型所需内存 | 工程师 | 模型需要的显存估算
比较 GPU | 采购者 | 把多块 GPU 并排列出的矩阵
为云端部署做预算 | 创始人 | 每 1M token 的成本估算
如何设置:托管的页面什么都不用装。获取文件需要 Python 和 pip。
pip install -U huggingface_hub
hf download prajwalpujari16/infersize --repo-type space --local-dir infersize
cd infersize
说明里还提到一个 PyPI 包,用这条命令安装。
pip install infersize
如何使用:在线打开这个 Space,或者打开下载文件夹里的 index.html。然后依次使用页面上的四个工具,先从显存估算开始。
Title: 页面上的四个工具
Tool | What it does
VRAM sizing | 估算一个推理配置需要的显存
Multi-GPU comparison matrix | 把多块 GPU 并排列出
Speculative decoding latency sizer | 估算投机解码的延迟
Cloud TCO estimator | 以美元为单位估算每 1M token 的云成本
示例:你选 Llama 3.1 8B,读它需要多少显存,再看比较矩阵里哪些 GPU 装得下。然后打开云成本估算器,看每 1M token 的成本。
新手与专家:如果你刚接触,先选一个模型,只读显存估算。显存是决定哪些 GPU 能跑一个模型的主要限制。
如果你熟悉这个领域,这个页面做的是解析建模,不是实测,所以把它的数字当作事前估算。它提到 Llama 3.1 8B、Qwen2.5 7B Instruct 和 DeepSeek V2.5 作为示例模型。
选择一个模型
页面用解析方法估算显存
比较 GPU 和解码延迟
读每 1M token 的云成本
注意事项:这些估算来自解析模型,所以请用你自己的测试来核对。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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