Rust-биндинги для llama.cpp, позволяющие Rust-программам локально загружать и запускать языковые модели в формате GGUF через crate llama-cpp-2.
gpustack/gguf-parser-go
Утилита на Go для удалённого анализа файлов моделей GGUF и оценки потребления RAM/VRAM и максимальной скорости генерации токенов до скачивания.
- Звёзды
- 310
- Форки
- 31
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 8 дней назад
Что это?
GGUF Parser анализирует файлы моделей GGUF и выводит их метаданные, архитектуру, сведения о токенизаторе и примерные требования к памяти. Утилита считывает только нужные фрагменты файла, поэтому может анализировать модель, размещённую на Hugging Face, ModelScope или Ollama, не скачивая её целиком.
Оценщик рассчитывает потребление RAM и VRAM для заданных размера контекста, размера батча, настройки flash attention и числа выгружаемых слоёв, включая конфигурации с распределением по нескольким GPU и RPC. Если передать метрики устройства, утилита также оценит максимальную скорость генерации токенов языковой моделью без её запуска. Кроме того, она классифицирует файлы как модели для эмбеддингов, переранжирования, принятия решений или LoRA, а также поддерживает архитектуры со скользящим окном, MLA и аудиопроектором.
Проект написан на Go и распространяется в виде CLI-бинарника и Docker-образа.
Ключевые возможности
- 01Извлекает метаданные GGUF по удалённым URL или из репозиториев Hugging Face и ModelScope без скачивания файлов целиком.
- 02Оценивает потребление RAM и VRAM с учётом заданного размера контекста, размера батча и настроек выгрузки слоёв.
- 03Оценивает максимальную скорость генерации токенов на основе переданных метрик устройства.
- 04Различает файлы моделей для эмбеддингов, переранжирования, принятия решений и LoRA.
- 05Учитывает разделение тензоров между несколькими GPU и удалённые устройства RPC при расчётах.
Сценарии использования
- Проверить, поместится ли квантованная модель в доступную память GPU, прежде чем скачивать её.
- Спланировать, сколько слоёв выгружать на GPU при запуске инференса на базе llama.cpp.
- Сравнить оценки потребления памяти и пропускной способности для разных вариантов моделей и уровней квантования.
Быстрый старт
- 1
Скачайте бинарный файл со страницы релизов
- 2
Разберите локальный файл GGUF
gguf-parser --path ~/.cache/lm-studio/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf
Что важно знать
- Оценка максимального количества токенов в секунду является экспериментальной.
- Некоторые файлы моделей не соответствуют соглашению об именовании general.file_type, поэтому метка квантования может быть неточной.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое gguf-parser-go?
- Утилита на Go для удалённого анализа файлов моделей GGUF и оценки потребления RAM/VRAM и максимальной скорости генерации токенов до скачивания. GGUF Parser анализирует файлы моделей GGUF и выводит их метаданные, архитектуру, сведения о токенизаторе и примерные требования к памяти. Утилита считывает только нужные фрагменты файла, поэтому может анализировать модель, размещённую на Hugging Face, ModelScope или Ollama, не скачивая её целиком.
- gguf-parser-go можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- gguf-parser-go распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- gguf-parser-go всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в gguf-parser-go — 30 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать gguf-parser-go?
- Проверить, поместится ли квантованная модель в доступную память GPU, прежде чем скачивать её. Спланировать, сколько слоёв выгружать на GPU при запуске инференса на базе llama.cpp. Сравнить оценки потребления памяти и пропускной способности для разных вариантов моделей и уровней квантования.
- Как установить gguf-parser-go?
- Скачайте бинарный файл со страницы релизов Разберите локальный файл GGUF: gguf-parser --path ~/.cache/lm-studio/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf
- Где скачать gguf-parser-go?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/gpustack/gguf-parser-go
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Запускает большие GGUF-модели типа mixture-of-experts, подгружая веса экспертов с SSD; создан на базе llama.cpp и подходит для машин, которым не хватает RAM или VRAM.
Сервер инференса LLM на Rust для MoE-моделей, не помещающихся в память GPU; совместим с API llama-server и работает на NVIDIA GPU и Apple Silicon.
Бесплатное приложение с открытым исходным кодом для запуска больших языковых моделей локально: чат-интерфейс и API, совместимый с OpenAI и Anthropic.
Распространяет и запускает открытые LLM в виде одного исполняемого файла, который работает в большинстве операционных систем и на большинстве архитектур CPU без установки.
Локальный запуск GGUF-моделей в одном файле со встроенным веб-интерфейсом KoboldAI и генерацией текста, изображений, речи и музыки.