部署开源大模型到生产环境，显存总不够用怎么办？

vLLM的gpu_memory_utilization调低点，再限制max_num_seqs，小流量能顶住。

13B模型4bit量化后单卡80G还OOM，大概率是KV cache没管住，gpu_memory_utilization默认0.9，并发一高就炸了。先把max_model_len和max_num_seqs调小试试，能顶住小流量。另外enable_prefix_caching和chunked_prefill开了没？这俩对显存和吞吐帮助挺明显的，比急着上张量并行省事多了。

vLLM的gpu_memory_utilization调低点先扛着，再开enable_prefix_caching，小流量基本稳。

vLLM的gpu_memory_utilization默认0.9，你可以先降到0.8试试，另外max_num_seqs也调小点，别让并发请求堆太多。GPTQ 4bit还OOM的话，大概率是KV cache没控制好，开enable_prefix_caching和限制max_model_len能省不少。Flash Attention主要省的是计算时的中间激活，对KV cache帮助有限，真要压显存还是得看张量并行或者量化KV cache这条路。

13B模型在A100 80G上并发一高就OOM，大概率不是模型权重本身的问题，而是KV Cache把显存吃光了。你可以先算一下vLLM里gpu_memory_utilization设了多少，默认0.9的话留给KV Cache的空间其实很有限，把max_model_len调小或者限制max_num_seqs往往比换量化方案来得更直接。GPTQ 4bit确实能压权重，但KV Cache是跟序列长度和并发数线性相关的，这部分量化收益不大，所以你会觉得“量化了还是爆”。Flash Attention主要省的是注意力计算时的中间激活，对长序列帮助明显，但它不直接解决KV Cache占用。张量并行能把权重和KV Cache分摊到多卡，但通信开销和部署复杂度都上来了，小流量场景未必划算。想先顶住的话，可以试试调低gpu_memory_utilization到0.85、开enable_prefix_caching、限制max_num_seqs，这几个改起来最快。

写得挺好，建议补充一些性能数据。