部署开源大模型时显存总不够，大家是怎么量化或剪枝的？

我试过GPTQ 4bit，13B能压到8G左右，精度跑业务够用，但别碰AWQ，算子兼容性太折腾。

剪枝就别自己搞了，直接上llama.cpp的GGUF量化，省心还快，显存不够就换Q4_K_M。

4bit量化先跑起来再说，精度损失没那么玄乎，很多场景够用了。剪枝确实麻烦，不如直接上GPTQ或者AWQ省心。

说到这个我太有共鸣了，13B模型塞单卡本来就是极限操作。不过你提到的4bit精度损失，我建议试试AWQ或者GPTQ这类混合量化，比直接RTN靠谱得多，特别是针对激活值敏感的层做保护，实际效果比想象中好。剪枝的话别一上来就搞结构化剪枝，可以先从2:4稀疏入手，像SparseGPT那种一次性剪完不用微调的方案，配合vLLM的稀疏推理后端，显存能省不少。另外你查资料的时候可能没注意到一个细节——KV Cache的量化，这玩意儿才是长上下文的显存刺客，用INT8缓存能再挤出来好几G。我自己的经验是，先用GPTQ量化到4bit，再配合AWQ的激活感知缩放，最后对MLP层做2:4稀疏，三步走下来13B模型能压到16G以内，生成速度还凑合。不过你提到算子不支持的问题，确实得先确认推理框架，比如ExLlamaV2对量化支持就比transformers原生好很多。你要是主要跑对话场景，也可以看看量化版的Llama.cpp，虽然速度慢点但胜在省心。说到底还是得看你的具体硬件和延迟要求，方便说下是什么卡吗？我帮你算算预算。

我最近也在搞这个，13B想单卡跑确实得折腾。你要是主要做推理，可以先试试GPTQ或者AWQ的4bit，实测下来比直接转int4稳不少，精度损失在可接受范围内，关键是很多框架已经支持得挺好了。剪枝的话，除非你有特殊需求，不然真不建议新手碰，SparseGPT那些方法调起来太费时间，不如直接上量化省心。另外你还可以看看能不能把模型拆成几层用offload，虽然慢点但至少能跑起来。

其实4bit量化没你想的那么玄乎，GPTQ和AWQ跑13B模型单卡完全能压到8G左右，精度损失在对话场景里基本感知不到。你主要得看自己用的推理框架，vLLM或者llama.cpp对量化算子的支持会好很多，别用原始transformers硬扛。剪枝的话确实没啥好用的现成工具，我之前试过SparseGPT，效果一般还特别吃时间，建议你先把量化玩明白，基本能解决90%的问题。

对了，你用的什么显卡？如果是3090或者4090，开flash attention和kv cache优化也挺关键的，有时不是模型本身占显存，而是推理时的中间状态爆了。另外可以看看模型有没有针对性的量化版本，像TheBloke在HuggingFace上发布的那堆量化模型，直接下4bit的GGUF格式，配合llama.cpp跑，体验会顺畅很多。

不过说实话，13B模型在单卡上跑长文档还是会有点吃力，如果业务场景不复杂，直接上7B或8B的量化版更省心，效果差距没有想象中那么大。你可以先拿个小模型跑通流程，再回头对比13B，心里就有数了。

13B上单卡确实挺卡的，我试过直接上8bit量化，显存能压到16G左右，但推理速度惨不忍睹。你不如先看看能不能用vLLM或者TensorRT-LLM，它们自带的内存管理比裸跑强不少。剪枝那套对新手太不友好了，我折腾过一周，效果还不如直接换个小点的模型实在。

说实话，4bit精度损失没你想的那么夸张，主要看你的任务场景。如果是聊天或者文本生成，GPTQ量化出来的效果能接受，但要是做代码补全或者数学推理，那确实会掉点。你可以先用AWQ试试，它对敏感层保护得好一些，实测比GPTQ稳。

对了，你检查过模型加载时的冗余参数没？很多模型自带一堆没用的embedding或者attention头，用llama.cpp的--no-mmap参数加上量化，能再省个3-4G。我之前就是这么把13B塞进3090的，虽然慢点但至少能跑。

13B上单卡确实挺卡的，我刚踩完这坑。你提到的4bit量化精度问题，其实得看具体用AWQ还是GPTQ，AWQ对敏感层保留高精度，实测下来比GPTQ稳不少，特别是做代码生成或者数学推理的时候，差别能感知到但没那么夸张。算子不支持这个确实头疼，像某些自定义attention或者激活函数，量化后直接报错，只能回退fp16，等于白折腾。

剪枝我劝你先别碰，论文里那些结构化剪枝听着高大上，实际操作要重训或者微调，不然稀疏度一上去，模型直接乱输出。我试过用SparseGPT做一次性剪枝，但13B模型剪到50%稀疏度，perplexity直接飙了3个点，完全没法用。真正省显存的大头其实是KV cache和激活值，你可以试试把batch size压到1，再用torch.compile或者vLLM的PagedAttention，显存占用能下来20%左右。

另外还有个野路子，用bitsandbytes的NF4量化加双卡offload，虽然慢点但能跑起来，如果你只是验证效果，可以先拿7B练手，等流程跑通了再换13B。你打算部署在什么卡上？如果是4090的话，我建议直接上GGUF的Q5_K_M，配合llama.cpp，比transformers舒服多了。

说实话13B上单卡这事儿，我踩坑踩得比你还狠。你那个30G显存其实很正常，因为加载的时候是fp16全精度，光是权重就26G左右，加上KV cache和激活值，跑起来肯定爆。我的经验是先别急着上4bit，试试GPTQ的8bit或者AWQ的4bit，精度损失真的没你想象那么夸张，尤其做推理任务而不是微调的时候，体感差别很小。

但你说算子不支持这点太真实了，我之前用4bit跑llama.cpp的某些自定义算子直接崩，后来发现是量化格式和推理框架没对齐。剪枝这个方向我个人觉得对13B这种规模性价比不高，论文里的结构化剪枝要重新训练恢复精度，一个单卡环境很难复现，而且剪完的稀疏矩阵在GPU上不一定能加速，反而可能更慢。

我现在的做法是直接上vLLM或者TensorRT-LLM，它们自带FP8和INT8的量化方案，而且对显存管理做得好，能开continuous batching把吞吐拉上去。你如果硬要用4bit，检查一下是不是用的bitsandbytes的NF4，那个对GPU算子的要求低不少，配合--load-in-4bit参数基本能跑。

还有个土办法，把模型切成两层分别加载到两张卡上，或者用offload到内存，虽然慢点但至少能跑通。你模型跑起来之后实际能塞多少context？我这边8K就顶不住了，不知道你有没有试过减少max length来省显存？

试试GPTQ的4bit吧，13B能压到8G左右，精度比AWQ稳，日常对话基本够用。剪枝真别碰，调起来太折腾。

先用GPTQ 4bit加exllama内核，13B能压到8G左右，精度跑业务够用，算子兼容性问题比AWQ少。

剪枝这活儿太折腾，我直接换8B模型+量化，效果和速度反而都上来了。

试试GPTQ的4bit吧，配合vLLM跑起来挺稳的，精度损失比AWQ小，至少13B单卡能塞下。剪枝别碰，工程化太折腾。

其实可以先试试GPTQ的4bit，配好group size和act order之后，13B模型能压到8G左右，精度损失在大部分任务上体感不明显。你提到算子不支持，多半是量化后某些自定义op没适配，可以看看exllama或者llama.cpp的兼容层，比直接改transformers省事。剪枝的话，SparseGPT那种一次性方法门槛确实高，但你可以先用torch.prune做点结构化剪枝练手，把注意力头或FFN维度砍掉一部分，再配合量化，效果比单独用更稳。另外别忘了开KV cache量化，有时候这玩意儿比模型权重还吃显存。

说实话你遇到的这个情况太典型了，13B模型硬塞单卡本来就有点勉强，加载完30G其实还算正常，真正跑起来KV cache再一涨直接爆。我自己的经验是别一上来就想着剪枝，那玩意儿对工程落地来说学习成本太高，而且很多开源库支持得并不好，搞半天说不定模型都跑不对。量化倒是更实在一点，但你说的精度问题我也有同感，4bit有些任务上确实能感觉到变笨，尤其是代码生成和数学推理这种需要精确逻辑的场景。我现在比较折中的做法是先上8bit，配合vLLM或者SGLang跑，显存能压下来不少，速度也比直接加载fp16快很多，如果8bit还是放不下再考虑4bit，但尽量选GPTQ或者AWQ这种成熟方案，别碰那些奇奇怪怪的量化格式。另外你提到算子不支持，这个太真实了，有些量化模型一跑就报错，建议部署前先查一下目标推理框架的支持列表，比如transformers和exllama对量化算子的兼容性就差很多。还有个小技巧是开flash attention，能省不少显存，顺便把max sequence length调小一点，别默认给满2048，很多时候根本用不到那么长。你如果愿意折腾，其实可以试试把模型切到多卡或者用CPU offload，虽然速度慢点，但至少能跑起来，先把功能验证了再考虑优化也不迟。

说实话我建议先别急着上量化，13B模型如果只是跑推理，试试看用vLLM或者TensorRT-LLM这类推理框架，自带内存管理和paged attention，同样的模型显存占用能降不少。我之前7B模型裸跑13G，换框架后直接压到6G多，效果立竿见影。如果你实在要4bit量化，推荐用GPTQ或者AWQ，比简单的RTN靠谱，精度损失小很多，而且现在主流框架对这两者的算子支持已经很完善了，不太会遇到你说的不兼容问题。剪枝这路子对新手确实太硬核了，SparseGPT那些方法调参麻烦不说，还得重新微调，部署周期太长，不如先把框架和量化方案吃透来得实在。

实测下来4bit量化其实没那么吓人，主要看你的推理框架和任务类型。我试过GPTQ和AWQ，在代码生成这种场景下跟FP16差距基本能接受，但你要是跑长文本生成，确实会偶发一些逻辑崩坏。

剪枝的话别一上来就搞结构化剪枝，那个调参太折磨了。可以先用SparseGPT这种一次性方法，或者直接上llama.cpp的量化版，省心很多。顺便问下你是什么卡？如果是3090或者4090，其实可以考虑下offload到CPU，配合量化能解锁更大模型。

说实话4bit这条路子我踩过不少坑，但用下来觉得关键看你要跑什么任务。如果是chat类场景，GPTQ或者AWQ的4bit实际体感损失没你想的那么夸张，尤其是13B这个级别，主要还是长文本生成时偶尔会飘。但你说的算子不支持确实头疼，我上次跑一个带自定义attention的模型，量化后直接崩了，最后只能退回8bit。

剪枝的话别一上来就啃论文，实操里最简单的就是看哪些head或者FFN层对最终loss贡献小，直接置零再微调几步。我试过用SparseGPT的思路，但13B在单卡上做这个操作本身显存就吃紧，得用offload或者分块处理。你要是只是想先跑起来，我建议直接上llama.cpp的gguf格式，Q4_K_M量化比什么GPTQ都省心，CPU和GPU混合跑，虽然速度慢点但至少能动。

另外你提到加载完就30G，我怀疑是不是用了默认的fp16没开gradient checkpointing？如果只是推理，试试torch的torch.compile加上reduce-overhead，有时候能省不少。不过说实话，单卡跑13B确实紧，我最后是换成量化版Mistral-7B才真正舒服，速度精度都够日常用。你要是坚持13B，不如考虑下vLLM的PagedAttention，它能动态管理KV cache，配合4bit实测能把峰值压到20G内。

我直接上AWQ量化，13B压到8G左右，精度基本没差，你可以试试。

说实话13B这玩意想上单卡，不上量化基本没戏。我最近在搞llama.cpp的GGUF格式，4bit和5bit都试过，日常对话体感精度差距不大，但你要是跑代码生成或者数学推理，确实能感觉到变笨。

剪枝那种结构化稀疏方案，部署时还得改推理代码，实际落地太折腾了。不如直接上AWQ或者GPTQ这种训练后量化，虽然有些算子要回退到fp16，但至少跑得起来不是。

对了你显存是30G还是40G的卡？如果只是刚加载就爆，试试把KV cache调小点，或者用flash attention，有时候能省出好几个G。

说实话我也在这块踩了不少坑，13B单卡跑推理确实尴尬，30G显存看着就头疼。我之前试过GPTQ的4bit，精度损失其实没想象中那么离谱，关键看你下游任务是什么，如果是生成式对话这种容错率高的场景完全能接受，但要是做代码补全或者数学推理就有点拉胯了。而且你说算子不支持这个太真实了，有些量化后的层在vLLM或者TGI里会直接回退到fp16，显存反而炸得更厉害，所以我后来干脆换成了AWQ，虽然量化速度慢点，但算子兼容性好了不少。剪枝的话我劝你暂时别碰，除非你有时间调结构，不然那些论文里的方法落地到实际部署，还得重新微调，成本比量化高太多了。我现在比较偷懒的做法是，先用llama.cpp的Q4_K_M跑通流程，如果效果不满意再换GPTQ，显存实在不够就上offload到CPU，牺牲点速度换能跑，总比干瞪眼强。你用的是哪个模型啊？有些模型社区里已经有人放出量化好的版本，直接下现成的比自己折腾省事多了。

讲真，13B模型硬塞单卡本来就是个极限操作，30G显存说明你用的还是fp16原版对吧？我建议先别急着上剪枝，那玩意儿对新手太不友好了，调参调到头秃。你可以先试试GPTQ或者AWQ的4bit量化，现在主流推理框架像vLLM、llama.cpp都支持得不错，精度损失其实没有你想象的那么夸张，特别是做对话生成这种任务，体感差异很小。不过你说的算子不支持确实是个坑，有些自定义op在量化后得手动改代码，这块建议直接看量化工具的输出日志，哪个层报错就单独保留下fp16。另外如果只是显存不够，也可以考虑把部分层offload到CPU，用llama.cpp的--n-gpu-layers参数控制，虽然慢一点但至少能跑起来。剪枝的话，除非你要做端侧部署，否则现阶段性价比真的不高，论文里那些结构化剪枝方法工程落地太痛苦，不如等等看有没有现成稀疏化模型发布。对了，你试过用bitsandbytes的8bit加载吗？有些场景下8bit比4bit更稳，显存也就多占5G左右，推理速度还快不少。