SelfHostLLM

为自托管大型语言模型推理计算GPU内存需求。

SelfHostLLM是一款专为自托管大型语言模型（LLM）推理设计的GPU内存计算器。它帮助用户计算包括Llama、Qwen、DeepSeek和Mistral在内的多种LLM的GPU内存需求和最大并发请求数。该工具支持不同的量化级别和上下文长度，使得AI基础设施的规划更加高效。它提供了模型内存、每个请求的KV缓存以及可用于推理的剩余内存的详细计算，同时基于GPU内存带宽和模型大小效率提供了性能预估。

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如何使用 SelfHostLLM?

使用SelfHostLLM时，首先选择您的GPU型号，指定GPU数量，并输入系统开销。然后选择您计划使用的LLM模型，调整量化级别，并设置上下文长度。计算器随后将提供最大并发请求数、总可用VRAM、所需模型内存以及每个请求的KV缓存。它还会根据您的配置预估预期速度和性能评级。

SelfHostLLM 的核心功能

支持包括Llama、Qwen、DeepSeek和Mistral在内的多种LLM，使用户能够高效规划其AI基础设施。

计算GPU内存需求和最大并发请求数，提供模型内存、每个请求的KV缓存以及可用于推理的剩余内存的详细分解。

基于GPU内存带宽和模型大小效率提供性能预估，帮助用户理解其配置的预期速度和性能评级。

支持不同的量化级别和上下文长度，使用户能够针对内存使用和性能优化其LLM推理。

提供用户友好的界面，每个计算步骤都有详细解释，使得无论是初学者还是有经验的用户都能轻松使用。

SelfHostLLM 的使用场景

AI研究人员可以使用SelfHostLLM来预估运行不同LLM的硬件需求，帮助他们高效规划实验和部署。

开发AI应用的开发者可以利用此工具理解不同GPU配置和模型大小对性能的影响，优化其应用的速度和成本。

负责部署AI基础设施的IT专业人员可以使用SelfHostLLM来规划硬件采购和配置，确保满足其预期LLM工作负载的需求。

教授AI和机器学习的教育工作者可以将此工具作为实际例子，解释运行大型语言模型涉及的硬件考虑。

探索AI的初创公司和小型企业可以使用SelfHostLLM来预估将LLM集成到其产品或服务中的成本和硬件需求。

SelfHostLLM 的常见问题

最受影响的职业

AI研究员

机器学习工程师

数据科学家

IT专业人员

开发者

教育工作者

初创公司创始人

小企业主

技术爱好者

学生

SelfHostLLM 的标签

#大型语言模型 #GPU计算器 #AI基础设施 #自托管AI #性能预估

SelfHostLLM 的替代品

Inferless

在几分钟内于无服务器GPU上部署机器学习模型。

WayStation

赋能大型语言模型执行现实世界任务

Daytona

运行AI生成代码的安全基础设施。

Explorium AgentSource MCP

将任何大型语言模型连接到实时业务数据

Ollama

本地运行大型语言模型。

Cloudglue

将视频转化为结构化、AI就绪的数据，供大型语言模型使用。

Jocasta AI

智能知识助手，用于文档交互。

Genum Lab

AI驱动自动化的全面提示验证平台