ParamHub - 参数百科

一站式AI大模型参数与硬件参数速查与对比平台

功能特点

• 模型数据库: GPT-4、Llama、Claude等100+大模型参数规格
• GPU数据库: H100、A100、RTX 4090等GPU详细规格对比
• CPU数据库: AMD EPYC、Intel Xeon等服务器级CPU参数
• 实用工具: 显存计算器、成本估算器、参数对比工具
• 知识库: 参数解释、选型指南、最佳实践

技术栈

• 框架: Next.js 14 (React)
• 样式: Tailwind CSS
• 数据库: PostgreSQL (Prisma ORM)
• 图表: Recharts

快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 配置数据库

# 复制环境变量
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，设置 DATABASE_URL

3. 初始化数据库

npm run db:generate
npm run db:push
npm run db:seed  # 可选，填充初始数据

4. 启动开发服务器

npm run dev

访问 http://localhost:3000

项目结构

param-hub/
├── src/
│   ├── app/                 # Next.js 页面
│   │   ├── models/          # 模型数据库页面
│   │   ├── gpus/            # GPU数据库页面
│   │   ├── cpus/            # CPU数据库页面
│   │   ├── tools/           # 计算工具页面
│   │   ├── compare/         # 对比工具页面
│   │   └── knowledge/       # 知识库页面
│   ├── components/          # React组件
│   ├── lib/                 # 工具函数
│   └── data/                # 初始数据
├── prisma/
│   ├── schema.prisma        # 数据库schema
│   └── seed.ts              # 数据填充脚本
├── public/                  # 静态资源
└── README.md

数据库表结构

models (模型数据)

• name, organization, parametersCount, architecture
• layers, hiddenSize, attentionHeads, contextLength
• benchmarkMmlu, benchmarkHumaneval
• isOpenSource, license

gpus (GPU数据)

• name, manufacturer, architecture
• cudaCores, tensorCores, memoryGb
• fp32Tflops, fp16Tflops, priceUsd

cpus (CPU数据)

• name, manufacturer, architecture
• cores, threads, baseClockGhz, boostClockGhz
• l3CacheMb, tdpWatts, priceUsd

部署

Vercel (推荐)

vercel deploy

Docker

docker build -t param-hub .
docker run -p 3000:3000 param-hub

贡献数据

欢迎贡献新的模型/GPU数据！请提交PR或Issue。

License

MIT