llmfit：先看硬件能跑什么，再决定下载哪个本地模型
一分钟看懂
llmfit 是终端里的本地模型选型助手。它读取 CPU、内存、显卡和显存，估算不同模型及量化版本是否适合这台机器，并给出匹配建议，解决“模型太多，不知道该下载哪个”的问题；它本身不是推理引擎。
你可以用它做什么
- 扫描硬件，筛掉明显超出内存或显存预算的模型。
- 比较模型规模、量化占用和预计运行等级。
- 为 Ollama、llama.cpp 等工具挑选更现实的候选模型。
- 粗略评估升级显卡或扩内存后可运行的模型范围。
主要能力
项目强调轻量、跨平台与交互式终端体验，把机器资源与本地模型目录转换成易读的匹配结果，兼顾纯 CPU、独显及不同量化条件，适合作为下载前的第一轮筛选。
适合哪些人
适合刚接触本地大模型的用户，以及需要为多台开发机快速选型的工程师。熟悉 KV cache、offload 和量化调优的用户也可把它当快速参考。
怎么开始使用
查看 README 与 Releases，按当前系统选择预编译版本或源码安装。运行工具检测硬件，根据任务查看推荐，再到对应模型仓库或本地推理工具实际下载。生产场景仍应使用真实上下文长度和并发量压测。
使用前需要知道
“能装下”不等于“足够快”。后端、驱动、内存带宽、GPU offload、上下文长度和并发都会改变体验；模型质量也不能只看参数量。推荐属于估算，模型目录会持续变化。下载前还要核对许可证、商用限制与磁盘空间。