部署大模型做Agent时，显存总爆掉，有啥优化技巧吗？

老实说7B模型在3090上单轮18G确实有点不对劲，我猜可能是Agent的system prompt和工具描述塞得太长了？我之前用Qwen2.5-7B搭Agent时，把tools定义用json schema压缩到1K以内，再加上每次只保留最近两轮对话历史，显存直接降到12G左右。vLLM虽然快，但它默认的max-model-len设太高也会浪费显存，你可以手动调低到2048试试，效果很明显。另外KV cache压缩的话，StreamingLLM或者H2O这种策略在短上下文场景下收益不大，反而可能影响工具调用的稳定性。如果你不嫌弃稍微损失一点精度，可以考虑用AWQ量化而不是GPTQ，实测在7B模型上显存能再降个1-2G。还有个野路子是上FlashAttention-2，配合vLLM的prefix caching，对多轮对话的显存复用挺有帮助。不过说到底，如果并发数超过2路，24G卡确实吃力，不如直接租个4090云实例临时用，比自己折腾分片部署省心多了。

KV cache压缩配合短上下文确实有效，我自己用4bit加这个方案，3090能跑8轮对话不崩。

说实话你这情况我太熟了，3090 24G跑7B Agent，单轮18G确实夸张了，我怀疑是不是Agent的tool calling逻辑里把完整历史对话记录全塞进prompt了？之前我踩过类似的坑，后来把system prompt里工具描述从长文本改成了结构化json，再配合滑动窗口只保留最近2轮对话，显存直接降到13G左右。另外vLLM的KV cache管理其实有优化空间，试试把max_model_len设成4096而不是默认的8192，我实测对Agent任务影响不大但能省3-4G。还有一招是模型分片时把attention层和FFN层拆到不同设备上，不过3090单卡可能不太适用。你试过PagedAttention或者FlashAttention-2吗？这俩对长序列的显存优化效果挺明显的，我换了之后多轮对话基本没再爆过。最后想问下，你的工具调用是不是返回了特别长的结果？有时候Agent把整个网页源码或API原始响应塞进context，那显存不爆才怪。