GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Estimer la mémoire nécessaire à un modèle v1.0.0
Utilisez cette ressource pour estimer la mémoire nécessaire pour charger un modèle d'inférence
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install model-memory-estimationSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent lance l'outil hf-mem sur l'identifiant d'un modèle du Hub. L'outil lit les en-têtes des fichiers par requêtes HTTP partielles, sans charger les poids, puis calcule la mémoire des poids et, en option, celle du cache KV. Vous obtenez l'estimation et de quoi vérifier si le modèle tient sur votre GPU.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : cas d'usage, prérequis (uv, HF_TOKEN) et commandes
- SKILL.md : exemples d'estimation pour des modèles Safetensors et GGUF
Pour qui
- Vous vous demandez si un modèle tient dans la VRAM de votre carte
- Vous choisissez une instance cloud pour un modèle du Hub
Pas pour qui
Étiquettes
- vram
- mémoire
- gguf
- safetensors
- inférence
À propos
Vous dites
« Combien de VRAM faut-il pour charger ce modèle GGUF en inférence avec un cache de 8 k ? »
Skill publiée par waybarrios sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de estimer la mémoire nécessaire pour charger un modèle d'inférence
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md3,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- waybarrios
- Source
- github.com/waybarrios/opencode-power-pack/tree/c3328ad1633c1561026532f29b718a2380bc52ee/skills/hf-mem
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« hf-mem » (waybarrios, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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