org.marvinlabs由 marvinlabs.org 发布官方发布者v0.1.0更新于 Oct 26, 2026
Will a QLoRA fine-tune of gemma-3-4b-it fit your GPU? Verdicts from measured AMD and NVIDIA probes.
MarvinLabs vram_fit 的托管 MCP 服务（marvinlabs.org），由 marvinlabs.org 发布；无需登录；Streamable HTTP；3 个工具。
暂无 AI 概览：以下信息来自注册中心条目和服务本身。
Web executable，通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。
把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体，或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南，先向你展示发布者、端点和登录方式，经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。
阅读 https://sourceweft.com/mcp/org.marvinlabs%2Fvram-fit/install.md，并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前，先告诉我它的发布者、端点和登录方式，等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件；问我密钥应从哪里获取。把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。
{
"mcpServers": {
"marvinlabs-vram-fit": {
"type": "http",
"url": "https://marvinlabs.org/mcp"
}
}
}Will this LoRA config train on a card with vram_gb GB? Returns verdict fits / tight / does_not_fit, the predicted peak in MB, the margin, how each part was derived, and any measured probe with the same settings.
osdorarank必填modelquantseq_lenvram_gb必填lora_dropoutresponse_lenother_processes_mbLargest LoRA rank (multiple of 8) that fits with margin on a card with vram_gb GB, and the largest that is tight (a real run may fit, the one-step probe would not).
doramodelquantseq_lenvram_gb必填lora_dropoutresponse_lenother_processes_mbThe raw measured probe rows (RX 7900 XTX and RTX 3060 Ti), filtered by any of the given settings. gpu matches part of the card name, e.g. '7900' or '3060'.
gpudorarankquantseq_lenlora_dropout已满足适用检查项的 72%
该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。
请在注册中心条目中发布图标。
请声明包含 README 的 GitHub 仓库，或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。
托管服务按其提供方的条款使用，因此这里不要求许可证。此检查项不计入百分比。