部署开源大模型时显存总不够，大家是怎么量化或剪枝的？

试试GPTQ的4bit，13B能压到8G左右，精度其实够用，别用AWQ。

剪枝真别碰，效果玄学还容易把模型搞崩，量化省心多了。

直接上AWQ或GPTQ的4bit，13B能压到8G内，精度损失其实比想象中小，先跑起来再说。

我之前也卡在13B这个坎上，试了一圈下来感觉4bit量化确实是目前最省事的方案，但你说精度损失明显，我猜可能用的是GPTQ或者AWQ的默认配置？其实把校准数据集换得跟你实际场景贴近一点，效果能好不少，尤其是代码或特定领域任务。至于算子不支持的问题，现在vLLM和TGI这俩框架对主流量化格式的支持已经挺全了，可以先看看自己用的框架版本是不是太旧了。剪枝的话我懂你意思，论文里那套结构化剪枝落地到实际部署确实门槛高，不如直接试下SparseGPT或者Wanda这种一次性剪枝，虽然也是非结构化，但配合半精度推理还是能省个30%显存的。不过说实话，如果你只是想要单卡跑起来，我建议先看看是不是激活值或者KV cache占了太多，有些框架默认开显存预分配，改一下环境变量可能直接从30G降到20G。你有没有试过把输入序列长度限制一下，或者用FlashAttention把中间激活省掉？很多时候模型本身权重只占一半，剩下的全是推理时的临时张量在吃显存。

4bit量化其实够用，先看下你的推理框架支不支持，很多算子不兼容是版本问题。

试试GPTQ量化，13B能压到8G左右，精度损失跑任务时基本感觉不出来。

说实话4bit量化没你说的那么吓人，我最近在3090上跑qwen-13B，用GPTQ量化到4bit，显存直接压到10G出头，生成质量跟fp16比体感差距很小，关键是得用新一点的exllama或vllm后端，老 transformers 那套确实一堆算子不支持。

剪枝的话别碰论文里的结构化方法，太折腾了，你可以先试试SparseGPT那种一次性剪枝，用llm-pruner这个库跑一下，50%稀疏度对13B模型来说效果还行，但说实话效果不如量化来得稳。

另一个野路子是结合offload，把部分层放到CPU上，用accelerate的device_map自动切，虽然慢一点但至少能跑起来，适合先验证流程。

你要是主要玩单卡推理，建议直接走量化路线，剪枝的收益在中小模型上真没想象中高，而且后续微调还要重新处理，麻烦得很。

说实话我踩过一模一样的坑，13B直接硬上单卡基本没戏。如果精度敏感度没那么高，推荐先试GPTQ的4bit，配合exllama加载，显存能压到9G左右，速度还挺稳。剪枝的话别碰结构化剪枝，那些论文里的方法落地太费劲，可以看看SparseGPT这种一次性剪枝，配合量化一起用，效果比单折腾一个强很多。另外建议先确认下你的推理框架是不是最新版，有些旧版本对量化算子支持不全，容易白折腾。

我最近也在折腾这个，13B上单卡确实挺头疼的。4bit量化其实没那么吓人，建议试试GPTQ或者AWQ，配合vLLM跑起来显存能压到8G左右，精度损失在对话场景基本感知不到。剪枝的话真没必要自己实现，直接看llama.cpp或者transformers里现成的pruning接口，先拿小模型练手找找感觉。另外你检查过flash attention开没开吗？有时候光是attention的显存优化就能省出好几个G。

说实话4bit量化没那么吓人，我自己拿GPTQ跑13B模型，感知上损失真的不大，主要看任务，如果是代码生成或者数学推理可能敏感点，但日常对话完全能接受。剪枝的话别碰那些论文里的结构化剪枝，直接试SparseGPT或者Wanda这种现成工具，几行代码就能把稀疏度调到50%，显存能省不少。还有个小技巧，加载时用torch_dtype=float16而不是默认float32，能直接砍一半显存，很多人第一步就漏了这个。算子不支持的问题，建议先查一下你用的推理框架（比如vLLM或llama.cpp）对量化格式的支持列表，换一个框架往往就解决了。

13B直接上单卡确实挺极限的，我之前也卡在这。4bit量化其实可以试试GPTQ或者AWQ，配合vLLM的KV cache量化，30G能压到15G左右，精度损失在可接受范围内，至少聊天场景问题不大。剪枝的话别碰论文里的结构化剪枝，直接用SparseGPT这类一次性方法，拿现成脚本跑就行，就是得注意剪完要重新校准一下。你如果只是推理不微调，建议先量化，剪枝留到后面再说。

我之前也卡在这步，最后是直接上GPTQ的4bit，配合vLLM的kv cache量化，13B能压到12G左右跑起来。精度确实掉，但日常对话体感不太明显，主要看你的任务容错率。剪枝那套说实话工程落地太麻烦，除非你模型要长期部署，否则性价比真不高。另外可以看看AWQ，它对小batch推理比GPTQ更稳一些，算子兼容性也更好，说不定能救你一把。

说实话4bit量化真没你想的那么吓人，我拿GPTQ跑13B模型，显存直接压到8G左右，精度在对话场景下基本感知不到差别，主要挑那些算子兼容的层做就行。剪枝这玩意儿水太深，论文里一堆结构化剪枝的实操门槛确实高，不如先试试llama.cpp的GGUF格式，它自带好几种量化等级，从q4到q8都能选，省心不少。另外你加载时记得开device_map=auto或者用accelerate，让模型自动分配层到CPU和GPU，也能缓解不少压力。要是还不行，可以看看AWQ，它对小batch推理的显存优化比GPTQ更激进，我这阵子就在折腾这个。

13B上单卡确实尴尬，我之前用GPTQ 4bit加vLLM跑过，显存能压到9G左右，但有些层确实会掉点，特别在代码生成任务上挺明显。剪枝的话别碰那些论文里的结构化剪枝，直接试SparseGPT或者Wanda，用现成脚本把非关键权重置零再微调几轮，效果比想象中好。你如果只是推理不用训练，还可以考虑下AWQ，它对激活值的处理比GPTQ稳，算子兼容性也好一点。要不你先说下具体卡型和推理框架？不同卡对量化支持差挺多的。

试试AWQ或者GPTQ的4bit量化吧，比直接rounding的精度好不少，而且现在vLLM和TGI对这两种格式支持挺成熟的，基本不用改代码。剪枝的话可以先从2:4结构化稀疏入手，用SparseGPT跑一遍看效果，比论文里那些花哨方法实用多了。不过说实话13B单卡跑，如果卡是4090这种24G的，量化后应该能塞下，但速度可能还是有点吃紧，得看看能不能用上flash attention。

直接上AWQ或者GPTQ的4bit，13B能压到8G左右，精度跑业务够用了，别纠结论文里的花活。

试试awq或gptq的4bit，13B能压到8G左右，配合vllm跑起来挺稳的，精度损失日常用基本看不出来。

我最近也卡在13B这个坎上，后来试了GPTQ的4bit，虽然显存降下来了，但推理速度反而慢得离谱，后来发现是batch size没调好。剪枝的话，其实不用一上来就上那些论文里的SOTA方法，可以先试试torch.prune这种基础API，把一些冗余的注意力头剪掉，效果也挺明显。你用的是哪个框架？如果是vLLM的话，它自带一些量化选项，但兼容性确实是个坑，我上次跑llama.cpp倒是挺稳的。

13B单卡跑推理，30G显存确实有点悬。我之前也踩过这坑，后来用GPTQ做4bit量化，再配合vLLM的PagedAttention，总算能塞进24G卡里了。精度损失的话，看具体任务，代码生成影响不大，但数学题会掉点。你试过AWQ吗？感觉比GPTQ对某些算子友好些，至少不用手动改模型结构。剪枝那套真别碰，生产环境里收益太低还容易出bug，不如直接上量化+offload的组合拳。

说实话我跟你情况差不多，当时也是被13B卡得死死的。不过我后来发现其实不用一上来就上4bit，可以先试试8bit量化，配合vLLM或者ExLlamaV2这类推理框架，显存占用能直接砍掉一半多，而且速度反而更快，精度损失小到基本感知不到。你要是非得上4bit，别用GPTQ，试试AWQ或者最近的QuIP，对有些算子兼容性好很多，特别是那些带attention mask的模型，明显比GPTQ稳。剪枝的话，我建议你先别碰那些论文里的结构化剪枝，直接去HuggingFace搜那些已经剪好的pruned版本，或者用SparseGPT跑一遍，虽然也麻烦，但至少比读论文简单。另外还有个野路子，就是开--cpu-offload，把一部分层放到内存里，虽然慢点，但至少能跑起来，先验证下效果再考虑优化。对了，你用的什么显卡？如果是24G的卡，其实可以试试量化到5bit，这是个很微妙的分界线，有时候比4bit省显存还稳。最后提醒一句，不管用什么方法，记得先看看模型本身的embedding层和lm_head是不是也量化了，这俩经常被忽略，但占显存比例不小。

13B单卡跑确实蛋疼，我前阵子刚折腾完，4bit量化其实没你想的那么吓人，用GPTQ或者AWQ，体感上比FP16差不了多少，主要是要看你对具体任务敏感不敏感，代码生成类模型反而挺稳。剪枝的话别碰那些论文里的结构化剪枝，直接上SparseGPT或者Wanda这种一次性方案，拿脚本跑完导出就行，但注意得配合推理框架支持，不然白剪。你不如先试试把KV cache和batch size调小，有时候显存瓶颈不在权重，在激活值上，我之前就这么救回来的。

试试AWQ量化吧，比GPTQ稳，13B能压到8G左右，精度损失体感不明显。剪枝真别碰，工程化太折磨人了。