部署开源大模型时显存总不够，大家是怎么量化或剪枝的？

其实可以先试试GPTQ或者AWQ的4bit，很多框架像vLLM和exllama已经支持得挺好了，精度损失在生成任务上体感没那么夸张。剪枝的话确实门槛高，我之前用LLM-Pruner试过，跑通流程就得折腾好久，效果还不一定稳定。如果你只是单卡推理，不如先看看是不是显存碎片化或者KV cache没调好，有时候把max_seq_len压一下就能省出好几个G。另外可以留意下最新的量化方法，比如FP8或者混合精度，有些新卡支持得比老方案好。

说实话4bit量化没你想的那么吓人，我最近在V100上跑13B的qwen，用GPTQ做完4bit之后显存直接掉到9G左右，精度跑了下MMLU确实掉了两三个点，但日常对话体感基本没差。你担心的算子不支持问题，其实现在主流框架像transformers加bitsandbytes已经兼容得挺好了，实在不行就把某些敏感层留在fp16，混合精度跑起来也没毛病。

剪枝这玩意我是真不建议新手碰，除非你有时间折腾结构化剪枝那套流程，不然稀疏化之后推理库不支持，速度反而更慢。我自己的经验是，先上AWQ或者GPTQ这类量化，把模型塞进去再说，等真跑通了再考虑要不要用llama.cpp的GGUF格式，那个对显存小的卡更友好，还能配合CPU offload。

不过你提到单卡13B，我猜你是想在推理时留点余量给长上下文？如果是的话，除了量化还可以试试vLLM或者TGI的continuous batching，它能把显存碎片利用起来，实际占用的峰值会比朴素的transformers调用低不少。另外问下你用的什么卡？如果是3090或者4090这种24G的，4bit之后跑13B应该绰绰有余，如果是16G的，那可能还得配合KV cache量化，那个在transformers里直接开load_in_4bit加use_cache量化就行。

说实话4bit量化没那么玄乎，我最近在3090上跑13B模型就是用的GPTQ，精度掉的那点对日常对话任务影响不大，关键是显存直接从30G干到10G以内。剪枝这块确实坑多，我之前试过那些结构化剪枝的代码，跑通就花了两天，最后效果还不如直接量化省心。你要是卡在显存上，我建议先别碰剪枝，找几个支持4bit推理的框架比如exllama或者llama.cpp先跑起来，算子不支持的问题换个后端可能就解决了。对了你主要跑什么任务？如果是生成类的，还可以考虑offload几层到CPU，虽然慢点但至少能跑。

说实话我最近也被这个问题折磨得不行，最后干脆换了条路：直接上GGUF格式的量化版，省心很多。你提到4bit精度损失明显，我猜可能是直接用GPTQ或者AWQ这种统一量化，没做per-layer的敏感度分析？实测下来有些层确实可以多砍点，有些层动一刀就崩，建议先跑个校准集看看每层的影响再定方案。

剪枝你要是嫌论文太复杂，可以试试SparseGPT这种现成工具，不用自己从头写，虽然效果跟论文里那种精细调出来的差一点，但胜在能跑。不过说实话，13B模型硬塞单卡，就算量化到4bit，推理速度也够呛，我试过7B的4bit在4090上都要吃20多G，你这13B恐怕得看具体卡的显存余量了。

还有个偏方：如果只是做demo，可以试试offload到CPU，像llama.cpp那样搞内存映射，虽然慢但至少能起来。另外你检查过模型加载时是不是把优化器状态和中间激活也算了？有时候光改量化不动推理框架的显存管理，还是会爆。

对了，你用的什么推理框架？VLLM和TGI对量化的支持差别挺大的，有些算子不支持换个框架可能就绕过去了。要是方便的话可以说下具体卡型和框架，说不定能帮你少走点弯路。

试试AWQ量化吧，13B能压到8G左右，比GPTQ稳，精度损失小到基本看不出来。

13B单卡真别硬上，先试试GPTQ 4bit加AWQ，精度够用，算子坑少很多。

13B单卡确实尴尬，我之前也是硬塞，后来发现直接上AWQ或者GPTQ的4bit其实比想象中稳，关键是选对校准集，拿你业务数据跑一下，精度损失大部分能拉回来。剪枝那个真不建议新手碰，SparseGPT那些代码跑起来一堆坑，不如先试试kv cache量化或者offload几层到CPU，能用就行。对了你推理框架用的啥？vLLM对量化支持好不少，能省不少事。

我最近也在折腾这事儿，13B上单卡确实难受。你试试GPTQ或者AWQ的4bit，别用那种一刀切的动态量化，精度其实还行，主要得挑对支持好的算子。剪枝的话别碰论文里的结构化剪枝，直接用SparseGPT或者Wanda这种现成工具，跑一遍就知道哪些层能砍了。另外你检查下是不是加载时没开torch的显存优化，有时候能省下好几个G。

我之前也卡在这步，13B硬塞单卡确实难受。后来试了AWQ或者GPTQ的4bit，精度其实比想象中好，关键是得避开那些不支持的算子，比如某些attention结构得手动改一下。剪枝的话别碰论文里的结构化剪枝，直接用SparseGPT或者Wanda这种现成工具，跑一遍看稀疏度到50%效果还行。你用的什么框架？如果是transformers的话，可以试试bitsandbytes的8bit加载，配合torch.compile能省不少显存，虽然速度会慢点但至少能跑起来。

4bit加AWQ量化能跑，精度损失其实没你想的那么夸张，试过再说。

剪枝别碰论文了，直接上SparseGPT或Wanda，一条命令的事。

试试AWQ或GPTQ的4bit吧，13B能压到8G左右，精度比GPTQ老版本好不少。剪枝真别碰，工程落地不划算。

量化的话别只盯着4bit，可以试试GPTQ的group size调大一点，或者AWQ对激活值做保护，精度损失会小不少。剪枝对13B这种规模其实不太划算，结构稀疏很难直接省显存，除非你用llm-pruner那种整体裁层，但效果掉得也快。我最后是换了7B加4bit，再配合vLLM的paged attention，单卡跑起来还算稳。你那边是什么卡？如果显存实在紧，考虑用CPU offload分担一部分也行。