LLMOpenai-community

openai-community/gpt2

openai-community/gpt2

参数量

137M

上下文

下载量

13.6M

点赞

3.4K

架构

gpt2

在 HuggingFace 查看

GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
5.3 GB
RAM 32.0 · Disk 39.4
21.0 GB
RAM 32.0 · Disk 65.4
118.0 GB
RAM 176.9 · Disk 104.4
FP88bit
5.1 GB
RAM 32.0 · Disk 39.2
20.9 GB
RAM 32.0 · Disk 65.2
117.8 GB
RAM 176.7 · Disk 104.2
INT88bit
5.1 GB
RAM 32.0 · Disk 39.2
20.9 GB
RAM 32.0 · Disk 65.2
117.8 GB
RAM 176.7 · Disk 104.2
AWQ4bit
5.0 GB
RAM 32.0 · Disk 39.1
20.8 GB
RAM 32.0 · Disk 65.1
117.7 GB
RAM 176.5 · Disk 104.1
GPTQ4bit
5.0 GB
RAM 32.0 · Disk 39.1
20.8 GB
RAM 32.0 · Disk 65.1
117.7 GB
RAM 176.5 · Disk 104.1
GGUF4bit
5.0 GB
RAM 32.0 · Disk 39.1
20.8 GB
RAM 32.0 · Disk 65.1
117.7 GB
RAM 176.5 · Disk 104.1

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$236/月

≈ 25600 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 17920 tok/s

score 0.6711

Deploy on vast ↗
Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$40.6/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6199

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 219428.6 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 153600 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 3090

24 GB VRAM

$79.5/月

≈ 13371.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 9360 tok/s

score 0.664

Deploy on vast ↗

💬 社区 —— 真实部署经验

0 文章 · 0 实测

进入社区 →

单卡可运行的 GPU

RTX 3090

24 GB VRAM

$79.5

/月 · vast

RTX 4090

24 GB VRAM

$98.1

/月 · vast

RTX 4090D

24 GB VRAM

$117

/月 · vast

L4

24 GB VRAM

$147

/月 · vast

A10

24 GB VRAM

$176

/月 · vast

AmciHub

AI 模型部署与算力决策平台——分析 AI 模型的硬件需求、GPU 性能、云端价格与部署成本,帮助你选择合适的部署方案。

© 2026 AmciHub. 保留所有权利。 Model → Requirement → GPU → Benchmark → Cloud → Cost → Recommendation