部署开源大模型，显存不够怎么破？求低成本方案

试试llama.cpp的Q4_K_M，13B压到8G内没问题，速度慢就开GPU层数拉满。

预算有限别碰多卡，直接租云GPU按小时跑，比自己买划算多了。

试试Qwen 7B量化版吧，13B上4090太勉强，llama.cpp开offload到CPU能跑但体验一般。

试试llama.cpp的GGUF格式吧，配合Q4_K_M量化，13B在4090上应该能勉强塞进去，实在不行就分几层offload到内存，速度慢点但至少能跑。vLLM主要吃显存，不适合你这情况。另外别盯着A100，二手3090或者两张2080Ti改22G显存性价比高很多，学生党的话还能考虑租云GPU按小时算。

其实你这情况我太懂了，4090跑13B全精度确实就是卡在显存墙上，量化掉精度是必然的，但4bit感觉“效果下降明显”这事儿得看具体任务，如果是代码生成或者数学推理，那确实会露馅，但日常对话或者文档总结其实还能接受。
我自己的经验是别死磕单卡，先把llama.cpp的offload比例调好，比如把20层左右放GPU、剩下扔CPU，虽然慢但至少能跑，而且你可以试试它的--split-mode选项，配合两块二手3090（现在很便宜）组张量并行，速度能翻好几倍。
vLLM的话，PagedAttention确实省显存，但13B模型还是得开量化，推荐用AWQ或者GPTQ的4bit版本，比RTN那种硬截断好不少，效果损失小一些，而且vLLM支持连续批处理，吞吐量比llama.cpp高，但单请求延迟不一定占优。
另外别急着上A100，你预算有限的话，可以考虑魔改的P40 24G（注意散热和功耗），或者租云GPU按小时算，比如AutoDL那种，跑完实验再关，一个月花不了几百块。
最后问一句，你试过把上下文长度砍到2048吗？很多OOM其实是KV cache撑爆的，13B模型2048上下文能省不少显存，说不定你调低这个就能勉强塞进4090了。

试试llama.cpp的Q5_K_M量化加部分offload，13B在4090上能跑到10tok/s，效果比4bit强不少。

试试llama.cpp的Q4_K_M加mmap，13B能压到10G内，速度慢就调大batch size，学生党别碰A100。

4090跑13B确实卡在显存瓶颈上，我试过用llama.cpp的Q5_K_M量化加部分offload到内存，速度大概能到5-6 token/s，虽然不快但至少能跑通，效果比4bit好不少。你要是想省显存，可以把上下文长度砍到4K以内，再配合--mlock锁页，能减少不少swap开销。另外别急着上A100，二手3090或者两张2080Ti拼起来跑张量并行性价比高很多，vLLM对多卡支持也成熟。你平时主要跑长文本还是短对话？这个对显存分配影响挺大的。

说真的24G跑13B没那么绝望，你试试llama.cpp的Q5_K_M或者Q6_K量化，效果比4bit强不少，速度也能接受。offload到CPU不是不行，但得看你的内存通道和CPU性能，我试过把一半层扔CPU，速度反而比全GPU还稳，尤其是长上下文场景。vLLM更适合生产环境，本地单卡折腾它有点杀鸡用牛刀，而且它吃显存的方式更激进。如果你愿意等，可以看看AWQ或者GPTQ的4bit，配合KV cache量化，13B能压到12G左右，4090跑起来还有富余。别急着上多卡，先试试把max_seq_len调小，或者用FlashAttention，很多时候是显存碎片导致OOM，不是真不够。学生党的话，二手3090 24G性价比极高，两张组起来跑70B都行，比A100划算多了。最后提醒一句，Qwen和Yi的架构对量化敏感度不一样，Yi系用GPTQ效果掉得厉害，但AWQ就好很多，多试几个工具再下结论。

试试llama.cpp的Q5_K_M量化加部分offload，速度能接受，效果比4bit强不少，4090跑13B够用。

说实话24G跑13B确实有点悬，但你说4bit量化效果下降明显，我猜可能是没用对量化方法。试试AWQ或者GPTQ，比直接转int4要稳不少，尤其Qwen系对量化兼容性挺好的，我这边用AWQ 4bit跑14B模型，体感上比GPTQ损失小一个档次。另外llama.cpp的Q4_K_M方案也不错，就是速度得靠mac统一内存或者CPU多核硬扛，你拿4090跑CPU offload确实会慢到怀疑人生，不如把层数尽量留在GPU里，比如只offload最后几层，速度能快好几倍。还有个小技巧，vLLM可以开continuous batching，就算显存不够也能靠分页把吞吐拉起来，单请求延迟高点但总任务完成时间反而能接受。至于A100或者多卡，学生党真没必要，我见过有人用两张P40 24G（二手才一千多）组起来跑14B，速度比单4090还稳，就是得忍受散热和功耗。最后提醒下，如果只是玩，可以看看云GPU按小时租，比如autodl或者runpod，几块钱一小时，省下的钱够你吃好几顿火锅了。

试试llama.cpp的Q5_K_M量化加GPU层数调优，13B能压到10G内，速度比4bit稳多了。

4090跑13B确实尴尬，量化到4bit速度慢多半是没开对参数，llama.cpp里记得把gpu layers拉到最大，别留太多层给CPU，另外试试kv cache量化能省不少显存。学生党的话其实可以看看二手3090，显存一样但价格友好，双卡跑13B比单卡硬扛舒服多了，不过电源和散热得提前算好。

4090跑13B其实不用太纠结全精度，4bit掉点正常但你可以试试用GPTQ或AWQ重新量化，比llama.cpp默认的gguf效果好不少。另外开启动态显存分配，把kv cache拆到CPU一部分，速度慢就慢点但至少能跑。真要省钱就蹲二手3090，两张22G显存组起来比一张4090强多了，vLLM支持张量并行，速度能翻倍。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前我也是4090跑13B，加载就OOM，心态直接炸裂。后来试了一圈，感觉llama.cpp的Q5_K_M量化配合部分offload到CPU其实是最稳的，速度虽然比全GPU慢，但至少能跑起来，而且效果比4bit那个Q4_K_M好不少，你可以试试这个折中方案。不过你说的推理慢得离谱，我猜可能是CPU和GPU之间数据搬运太频繁了，建议把层数尽量留在GPU上，比如留个30多层给显卡，剩下的再扔给内存，这样能好很多。另外vLLM我也用过，它更适合服务端并发，单机单卡反而没优势，而且显存不够时它会疯狂换页，体验更差，不如llama.cpp灵活。至于多卡或者A100，我觉得真没必要，学生党的话可以考虑租云GPU按小时算，比如AutoDL那种，4090也就两块钱一小时，跑实验比买卡划算多了。还有个小技巧，如果只是玩玩，可以试试用GGUF格式的Qwen 7B或者14B，14B的Q5量化其实比13B原版更省显存，而且速度能接受。最后提醒下，别迷信4bit，量化等级越低，数学推理能力掉得越明显，日常对话可能看不出来，但写代码或者逻辑题就露馅了。

说实话24G跑13B不至于完全没法玩，你可以试试AWQ或者GPTQ的4bit版本，比直接FP16省一半多，配合vLLM的continuous batching，速度能压到可用范围。另外把KV cache量化到8bit也能省不少显存，效果损失比weight-only量化小很多。真要极致省钱，考虑下二手3090或者两张2080Ti改22G，整体成本比单张4090还低，跑13B还能开大点batch。别迷信A100，单卡推理场景下4090效率差不了太多，主要瓶颈在显存带宽和容量。

24G跑13B其实用llama.cpp的Q4_K_M配合mmap把权重映射到内存里就能跑，速度虽然比不上全显存但日常对话完全够用，关键是别开长上下文。vLLM对显存要求更苛刻，建议先别碰。另外试试awq或者gptq的4bit，比常规量化掉点少一些，体感比你说的那种好不少。学生党的话可以考虑租云GPU按小时嫖，比自己攒硬件划算多了。

试试8bit量化加llama.cpp的mmap，或者直接租个云GPU按小时跑，学生党别折腾本地了。

4090跑13B其实没那么绝望，试试llama.cpp的Q5_K_M量化，配合--n-gpu-layers把大部分层扔给GPU，只留几层在CPU，速度能接受而且效果比4bit强不少。另外别死磕vLLM，那玩意儿对显存要求更苛刻，学生党还是GGUF格式最友好。实在不行就考虑下7B/8B模型，比如Yi-9B或者Qwen1.5-7B，日常任务差距真没你想的那么大，省下的钱买点好吃的补补脑更实在。

4090跑13B其实不用硬上量化，试试llama.cpp的offload层数调优，把大部分层扔GPU只留几层给CPU，速度虽然不如全GPU但比纯量化强不少。我之前用Yi-13B这么搞，4bit加offload能稳定跑，效果损失主要在长文本上，日常对话还行。另外vLLM对显存管理更激进，但配置复杂点，学生党建议先玩熟llama.cpp。别急着上多卡，先看看是否能用GGUF的Q5_K_M版本，体感比Q4好一截，速度没那么离谱。

4090跑13B其实不用太绝望，试试llama.cpp的Q5_K_M量化加上部分offload到CPU，batch size调小点，速度虽然比不上满血但日常对话够用。vLLM对显存要求更苛刻，学生党不如折腾下AWQ或GPTQ的4bit，效果损失比GPTQ那版小一些。另外可以考虑下13B的蒸馏版比如TinyLlama或者Phi-3，参数量小但性能不差，省下的显存能换更长上下文。多卡就别想了，二手3090组个双卡可能比A100划算，但电源和散热得自己搞定。