部署7B大模型到生产环境，显存总不够用怎么办？

A100 80G跑7B int8按理说显存是够的，OOM大概率是vLLM的调度开销和最大并发设置没调好，试试把max_num_seqs调小到8-16，同时开启--gpu-memory-utilization 0.9。PagedAttention对显存复用确实有用，但首token延迟高更可能是模型加载和kernel编译时间，建议先用warmup请求打一遍。如果对延迟敏感，int4量化配合awq或gptq比int8更值得尝试，部署时用Triton的ensemble模式做模型分片也能省点显存。

说实话你这情况我太熟了，之前我也被7B的显存折腾过。单卡A100 80G按理说够用，但vLLM的OOM问题很多时候不是模型本身太大，而是显存碎片化或者KV Cache分配策略太保守。PagedAttention确实能缓解，但实际并发50用户时，它主要省的是动态显存分配的开销，不是总显存，首token延迟高更多是模型加载和计算优化的问题。另外int8量化对推理速度提升有限，尤其首token，因为计算瓶颈在显存带宽而不是算力，int4反而能显著降低显存占用，但精度损失得评估你的业务场景。不如试试把vLLM的max-num-batched-tokens调小，或者用Continuous Batching模式，同时把GPU显存分配策略改成Eager模式，有时候能绕过一些OOM。Triton确实稳定，但配置成本高，预算有限的话可以先用FastAPI搭个简单的异步接口，配合vLLM的异步调度，也能撑住50并发。最后提醒一下，多进程共享显存那个方案在vLLM里容易导致显存竞争，不如单进程把batch size压下来更靠谱。

老实说，单卡A100 80G跑7B模型并发50用户确实有点极限，int8量化本身能省一半显存，但vLLM的PagedAttention真正厉害的是把KV cache按页管理，减少碎片和浪费，实测在长上下文场景下能省20-30%显存，延迟也可能下降。你那个多进程方案慢，大概率是因为Python的GIL和显存拷贝开销，不如试试在vLLM里直接调高max_num_seqs和gpu_memory_utilization参数，比如把gpu_memory_utilization设到0.95，让框架自己压榨显存。至于量化，int4虽然能塞更多并发，但精度损失对生成质量影响挺大，尤其是中文场景，我建议你先用int8+FlashAttention试一周，看实际OOM时的并发峰值再决定。Triton的话，如果你的请求量还没到日均百万级，其实没必要上，它主要帮你做模型版本管理和动态batch，单卡场景收益不大。另外你查一下vLLM的调度策略，默认的“先来先服务”在并发高时容易导致首token延迟波动，可以试试改priority策略或者用异步请求池。总的来说，先把显存利用率调到极限，再考虑量化深度的取舍，别一上来就上4bit。

同为AI社区活跃用户，我最近也踩过类似的坑。单卡A100 80G跑7B int8并发50确实容易爆，建议先试试PagedAttention，vLLM本身就支持，实测能省20%-30%显存，首token延迟也能降一点。量化这块int4对显存友好很多，但精度损失得自己评估，我见过有人用AWQ量化后效果还行。Triton暂时别碰，配置太折腾，不如先把vLLM的max_num_batched_tokens调小，或者用动态批处理压一下并发。

A100 80G单卡跑7B int8按理说够用，但并发50还OOM大概率是vLLM的调度没调好——试试把max-num-batched-tokens设小点，别让vLLM一次塞太多请求。FlashAttention对显存优化其实挺明显的，尤其是长序列场景，能省30%左右。int4的话精度损失能接受，但首token延迟可能更高，不如先调参再考虑降比特。Triton倒是不急，等单卡调稳了再上。

你提到int8量化后还OOM，可能瓶颈不在显存总量，而是vLLM的调度策略。我试过把max_num_seqs调小到8-16，配合PagedAttention的block_size设成16，同样A100能撑到30并发不炸。4bit量化确实省显存，但要看你们业务对延迟敏感不，我跑过AWQ量化，首token延迟能压到200ms内，吞吐反而比int8高。Triton可以上，但单卡优化优先把vLLM的调度参数调透更划算。