llmfit基准测试四步走下载、服务、测量、分享【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是一款面向本地大语言模型的硬件适配工具内置数百个模型与多家推理运行时的数据一条命令即可告诉你哪台机器能跑哪个模型。而它的基准测试功能更进一步让你在 TUI 里用下载、服务、测量、分享四个步骤把自家硬件上的真实推理速度tok/s测出来还能一键提交回社区排行榜。本文将带你完整走完 llmfit 基准测试全流程。为什么要做本地 LLM 基准测试llmfit 的模型列表里每个模型都会根据你的硬件给出一个适配分和预估速度但这些数字大多是估算值。想让估算变成实测只需要跑一次基准测试测出真实的每秒 token 数tok/s与首 token 延迟TTFT结果先保存在本地永不丢失可选择共享给社区同配置的用户从此直接享受校准过的预估第一步一键下载模型Download启动llmfit进入 TUI表格中列出了针对你硬件评分的所有模型。按/输入关键词搜索例如qwen3.5用 ↑/↓ 或j/k移动到目标模型按d即可下载。如果一家模型有多个提供方Provider会弹出Download With选择框用方向键选择后按Enter确认。下载在后台进行按D可随时打开下载管理器查看进度GGUF 文件默认存放在~/.cache/llmfit/models。 小技巧在Hardware Simulation硬件模拟面板里你还能手动修改内存、显存、CPU 核数模拟换机后的模型适配效果详见 docs/benchmarking.md。第二步启动模型服务Serve基准测试必须针对一个正在运行的推理服务。以 llama.cpp 为例在终端里启动模型llama-server -m ~/.cache/llmfit/models/Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf --port 8080 -ngl 99看到model loaded和listening on http://127.0.0.1:8080后回到 TUI按r刷新已安装模型——此时表头会显示llama.cpp: ✓ (1 models)说明 llmfit 已成功自动检测到你的服务。Ollama、vLLM、MLX 等运行时同理llmfit 会自动探测各运行时的端点配置见 docs/providers.md。第三步运行实测基准Measure在表格中选中刚安装好的模型按b。因为模型已安装且服务正在运行llmfit 会弹出Benchmark this model提示框显示待测的模型与服务提供方。按Enter开始——llmfit 会对运行中的服务执行三次真实推理测量每秒 token 数与首 token 延迟。按键作用b打开排行榜并提示对已选模型进行基准测试Enter开始基准测试Space/s切换完成后以 PR 分享开关第四步Esc转入后台运行边跑边浏览社区排行榜每次运行的结果都会先保存到本地~/.config/llmfit的 bench 存储区即使当时不分享日后可随时用llmfit bench --share补交测量逻辑实现见 llmfit-core/src/bench.rs。第四步分享结果回社区Share可选在开始测试之前按Space或s打开分享开关。测试完成后llmfit 会自动提交你的结果并创建一个社区基准 PR——无需安装gh命令行认证通过 GitHub 设备流完成也可设置GITHUB_TOKEN环境变量完整机制见 llmfit-core/src/share.rs。每条被合并的提交都会随下一个版本发布你的实测数字会替代模型列表中的估算值带✓标记所有相同硬件的用户从此直接获得校准过的预估——在他们自己跑任何测试之前。你的已共享记录会在排行榜中以you (shared)显示。 若提示框显示no GitHub credentials先设置 token 再重启即可export GITHUB_TOKENghp_your_token。进阶更多基准测试玩法社区排行榜b查看其他用户在你同款硬件上的实测数据按H可浏览任意 GPU 的结果Inference BenchI对所有运行时的全部模型进行批量基准测试附带质量评分与路由矩阵CLI 等价命令llmfit bench、llmfit bench --all --share、--dry-run、JSON 输出便于脚本化详见 docs/cli.md参考文档基准测试完整指南docs/benchmarking.mdTUI 使用手册docs/tui.md社区基准数据模式llmfit-core/data/community/schema.json排行榜聚合逻辑llmfit-core/src/benchmarks.rs四步走完你就拥有了一个属于自己硬件的真实速度数字。下次有人问你这台笔记本能跑多快的本地大模型llmfit 的答案不再是估算而是实测【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基准测试四步走下载、服务、测量、分享【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是一款面向本地大语言模型的硬件适配工具内置数百个模型与多家推理运行时的数据一条命令即可告诉你哪台机器能跑哪个模型。而它的基准测试功能更进一步让你在 TUI 里用下载、服务、测量、分享四个步骤把自家硬件上的真实推理速度tok/s测出来还能一键提交回社区排行榜。本文将带你完整走完 llmfit 基准测试全流程。为什么要做本地 LLM 基准测试llmfit 的模型列表里每个模型都会根据你的硬件给出一个适配分和预估速度但这些数字大多是估算值。想让估算变成实测只需要跑一次基准测试测出真实的每秒 token 数tok/s与首 token 延迟TTFT结果先保存在本地永不丢失可选择共享给社区同配置的用户从此直接享受校准过的预估第一步一键下载模型Download启动llmfit进入 TUI表格中列出了针对你硬件评分的所有模型。按/输入关键词搜索例如qwen3.5用 ↑/↓ 或j/k移动到目标模型按d即可下载。如果一家模型有多个提供方Provider会弹出Download With选择框用方向键选择后按Enter确认。下载在后台进行按D可随时打开下载管理器查看进度GGUF 文件默认存放在~/.cache/llmfit/models。 小技巧在Hardware Simulation硬件模拟面板里你还能手动修改内存、显存、CPU 核数模拟换机后的模型适配效果详见 docs/benchmarking.md。第二步启动模型服务Serve基准测试必须针对一个正在运行的推理服务。以 llama.cpp 为例在终端里启动模型llama-server -m ~/.cache/llmfit/models/Qwen3.5-0.8B-Q8_0.gguf --port 8080 -ngl 99看到model loaded和listening on http://127.0.0.1:8080后回到 TUI按r刷新已安装模型——此时表头会显示llama.cpp: ✓ (1 models)说明 llmfit 已成功自动检测到你的服务。Ollama、vLLM、MLX 等运行时同理llmfit 会自动探测各运行时的端点配置见 docs/providers.md。第三步运行实测基准Measure在表格中选中刚安装好的模型按b。因为模型已安装且服务正在运行llmfit 会弹出Benchmark this model提示框显示待测的模型与服务提供方。按Enter开始——llmfit 会对运行中的服务执行三次真实推理测量每秒 token 数与首 token 延迟。按键作用b打开排行榜并提示对已选模型进行基准测试Enter开始基准测试Space/s切换完成后以 PR 分享开关第四步Esc转入后台运行边跑边浏览社区排行榜每次运行的结果都会先保存到本地~/.config/llmfit的 bench 存储区即使当时不分享日后可随时用llmfit bench --share补交测量逻辑实现见 llmfit-core/src/bench.rs。第四步分享结果回社区Share可选在开始测试之前按Space或s打开分享开关。测试完成后llmfit 会自动提交你的结果并创建一个社区基准 PR——无需安装gh命令行认证通过 GitHub 设备流完成也可设置GITHUB_TOKEN环境变量完整机制见 llmfit-core/src/share.rs。每条被合并的提交都会随下一个版本发布你的实测数字会替代模型列表中的估算值带✓标记所有相同硬件的用户从此直接获得校准过的预估——在他们自己跑任何测试之前。你的已共享记录会在排行榜中以you (shared)显示。 若提示框显示no GitHub credentials先设置 token 再重启即可export GITHUB_TOKENghp_your_token。进阶更多基准测试玩法社区排行榜b查看其他用户在你同款硬件上的实测数据按H可浏览任意 GPU 的结果Inference BenchI对所有运行时的全部模型进行批量基准测试附带质量评分与路由矩阵CLI 等价命令llmfit bench、llmfit bench --all --share、--dry-run、JSON 输出便于脚本化详见 docs/cli.md参考文档基准测试完整指南docs/benchmarking.mdTUI 使用手册docs/tui.md社区基准数据模式llmfit-core/data/community/schema.json排行榜聚合逻辑llmfit-core/src/benchmarks.rs四步走完你就拥有了一个属于自己硬件的真实速度数字。下次有人问你这台笔记本能跑多快的本地大模型llmfit 的答案不再是估算而是实测【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
