~/tools / Local LLM Memory Estimator
Local LLM Memory Estimator — Ước tính bộ nhớ LLM cục bộ cần: tệp mô hình cộng KV cache
Ước tính dung lượng bộ nhớ mà một LLM chạy cục bộ cần trên VPS hoặc máy của bạn: tệp mô hình cộng với KV cache theo độ dài ngữ cảnh và số yêu cầu song song. Các cấu hình có sẵn dùng dung lượng tải xuống và cấu hình mô hình chính thức của Qwen3 và Mistral 7B. Dữ liệu không rời khỏi trình duyệt của bạn.
Ước tính
- Trọng số mô hình
- 4.84 GiB
- KV cache
- 0.56 GiB
- Dự trữ
- 1.00 GiB
- Tổng
- 6.41 GiB (6.88 GB)
- Dung lượng bộ nhớ phổ biến nhỏ nhất chứa vừa
- 8 GiB
Đây là một ước tính. Nó không bao gồm các bộ đệm tính toán của runtime, và giả định mọi lớp có cùng hình dạng KV. Hãy đo một lần chạy thật trước khi chọn gói.
Dữ liệu mô hình được kiểm tra ngày 2026-10-26.
Nguồn: Ollama library · Cấu hình mô hình (config.json) · Ollama FAQ
Mọi thứ chạy trong trình duyệt của bạn. Không có gì được tải lên.
Một mô hình ngôn ngữ chạy cục bộ cần bộ nhớ cho hai thứ. Thứ nhất là chính mô hình, có dung lượng xấp xỉ tệp tải xuống của nó. Thứ hai là KV cache (bộ nhớ đệm KV), phình ra theo độ dài ngữ cảnh và theo số yêu cầu mà máy chủ xử lý cùng lúc. Ollama FAQ nêu rằng lượng RAM cần thiết tỷ lệ với OLLAMA_NUM_PARALLEL nhân với OLLAMA_CONTEXT_LENGTH, và việc lượng tử hóa cache bằng q8_0 dùng xấp xỉ một nửa bộ nhớ của f16, còn q4_0 khoảng một phần tư. Công cụ này cộng hai phần đó giúp bạn. Nó lấy dung lượng tệp từ Ollama library, lấy số lớp, số KV heads và head dimension từ tệp cấu hình chính thức của từng mô hình, rồi tính cache bằng 2 × số lớp × số KV heads × head dimension × độ dài ngữ cảnh × số yêu cầu song song × số byte mỗi giá trị. Sau đó nó cộng thêm phần dự trữ cho hệ điều hành và các dịch vụ khác, hiển thị tổng bằng GiB và GB, nêu mức dung lượng bộ nhớ phổ biến nhỏ nhất chứa vừa tổng đó, và cho biết tổng đó có vừa với gói VPS mà bạn nhập hay không. Kết quả là một ước tính, không phải số đo: nó không bao gồm các bộ đệm tính toán của chính runtime, và bạn nên đo trên máy chủ thật trước khi chốt một gói. Dữ liệu mô hình được kiểm tra vào ngày ghi bên dưới công cụ.
Trường hợp dùng
- Chọn dung lượng bộ nhớ của gói VPS trước khi trả tiền
- Xem việc tăng độ dài ngữ cảnh hoặc số yêu cầu song song ảnh hưởng thế nào đến bộ nhớ
- So sánh một mô hình nhỏ hơn với một mô hình lớn hơn trên cùng một máy chủ
Cách dùng
- Chọn một mô hình, hoặc chọn mục tùy chỉnh và nhập dung lượng tệp, số lớp, số KV heads và head dimension của mô hình của bạn.
- Đặt độ dài ngữ cảnh, số yêu cầu song song, loại KV cache và phần dự trữ cho hệ điều hành và các dịch vụ khác.
- Có thể nhập thêm dung lượng bộ nhớ của gói bạn đang cân nhắc để xem ước tính có vừa hay không và dư hoặc thiếu bao nhiêu.
Hỏi đáp
Bộ nhớ được tính như thế nào?
Công cụ cộng ba phần. Phần trọng số là dung lượng tải xuống của tệp mô hình. KV cache bằng 2 × số lớp × số KV heads × head dimension × độ dài ngữ cảnh × số yêu cầu song song × số byte mỗi giá trị, trong đó một giá trị chiếm 2 byte ở f16, khoảng 1 byte ở q8_0 và khoảng nửa byte ở q4_0, theo các tỷ lệ trong Ollama FAQ. Phần thứ ba là phần dự trữ do bạn đặt cho hệ điều hành và các dịch vụ khác.
Số liệu của các mô hình lấy từ đâu?
Dung lượng tệp và mức lượng tử hóa là những gì Ollama library hiển thị cho từng tag. Số lớp, số KV heads và head dimension lấy từ config.json chính thức của từng mô hình trên Hugging Face. Với Mistral 7B, vốn không cho sẵn head dimension, giá trị này là hidden size chia cho số attention heads. Ngày kiểm tra được ghi bên dưới công cụ.
Vì sao kết quả chỉ là ước tính?
Runtime còn cần bộ nhớ làm việc cho các bộ đệm tính toán của nó, phần mà công cụ này không tính, và mức dùng thực tế phụ thuộc vào runtime cùng các thiết lập của nó. Hãy đo mức dùng bộ nhớ của một lần chạy thật trước khi chọn gói, và chừa một khoảng dư.
GB và GiB khác nhau thế nào?
1 GB là 1,000,000,000 byte còn 1 GiB là 1,073,741,824 byte. Công cụ hiển thị cả hai cho tổng, và so sánh dung lượng gói bạn nhập với tổng tính bằng GiB, để không đánh giá quá cao phần có thể chứa vừa. "GB" của nhà cung cấp có thể mang nghĩa nào cũng được, vì vậy hãy kiểm tra cách nhà cung cấp của bạn tính.
Tôi có thể dùng mô hình không có trong danh sách không?
Có. Hãy chọn mục tùy chỉnh và nhập dung lượng tệp, số lớp, số KV heads và head dimension, những giá trị này có trong config.json của mô hình. Công thức giả định mọi lớp có cùng hình dạng KV, nên nó không phù hợp với các mô hình trộn nhiều loại lớp, dùng sliding window hoặc dùng mixture of experts.
Loại KV cache thay đổi điều gì?
Nó chỉ thay đổi kích thước của cache, không đổi trọng số. Theo Ollama FAQ, q8_0 dùng xấp xỉ một nửa bộ nhớ của f16 và q4_0 xấp xỉ một phần tư. Công cụ này không đo xem cache nhỏ hơn ảnh hưởng thế nào đến câu trả lời.
Dữ liệu tôi nhập có được gửi lên máy chủ không?
Không. Phép tính chạy ngay trong trình duyệt của bạn.