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infersize

新上架第 1 版 · 更新于

概览

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。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • 任意网页浏览器
用在
  • 网页浏览器:Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux:下载后的文件,用浏览器打开
  • Python:说明里提到的同名 PyPI 包
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download prajwalpujari16/infersize --repo-type space --local-dir infersize
cd infersize

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

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。

谁会用这个工具
IndustryWho uses itHow they use itExample
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。

  • 网页浏览器:Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux:下载后的文件,用浏览器打开
  • Python:说明里提到的同名 PyPI 包
这个工具适合做什么
Use caseWhoWhat 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。

  • Python 和 pip
  • 任意网页浏览器
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 在网页浏览器里打开 index.html。
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。

页面上的四个工具
ToolWhat 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。

  1. 选择一个模型
  2. 页面用解析方法估算显存
  3. 比较 GPU 和解码延迟
  4. 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。

  • 静态页面:纯 HTML 和 CSS,没有服务器代码
  • 估算:说明把这种估算称为事前分析
  • License: apache-2
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 说明里没有提到它自己的文件之外的任何东西
  • Not for: 真实硬件的实测基准

README 和文件

README

infersize

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。

简介

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。

  • 网页浏览器:Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • Windows、macOS 或 Linux:下载后的文件,用浏览器打开
  • Python:说明里提到的同名 PyPI 包
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。

  • Python 和 pip
  • 任意网页浏览器
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 在网页浏览器里打开 index.html。
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。

  • 静态页面:纯 HTML 和 CSS,没有服务器代码
  • 估算:说明把这种估算称为事前分析
  • License: apache-2
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 说明里没有提到它自己的文件之外的任何东西
  • Not for: 真实硬件的实测基准

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:static
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/prajwalpujari16/infersize
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/prajwalpujari16/infersize/tree/main

试用

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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

同类产品对比

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产品点赞构建方式许可证最近更新
infersize 本页1staticapache-2.0
LLM VRAM Calculator共有 kv-cache · vram-calculator · static3staticmit
InferenceSupport共有 static764staticafl-3.0
Huggy共有 static463staticcc-by-nc-sa-4.0
Z-Image Lookalike LoRA Index共有 static189staticapache-2.0
Granite Docling 258M WebGPU共有 static163staticapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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