部署Llama 3.1 8B时显存爆了，用vLLM还是用TGI更省显存？

vLLM和TGI我都试过，单卡3090上vLLM的PagedAttention对显存碎片处理得更狠，同样batch size=2，vLLM能多扛几个并发，TGI的continuous batching在长上下文下反而容易提前爆。int4量化建议用AWQ或GPTQ，对话摘要这种任务质量损失基本感知不到，但长文本生成时偶尔会出现重复或逻辑跳跃，得自己调下repetition penalty。你OOM主要是kv cache没限制，vLLM里设max_num_seqs或gpu_memory_utilization到0.9能缓解不少，不过极限并发还是得实测，毕竟3090的24G对8B来说其实挺紧的。

说实话我之前在3090上折腾过类似的场景，vLLM和TGI我都跑过，体感vLLM的PagedAttention在长上下文的场景下优势更明显，特别是你这种对话+摘要的需求，kv cache碎片化少很多，同样的batch size和max length，vLLM的峰值显存大概能比TGI低个2-3G，但极限并发数其实差距没那么大，主要看你seq length怎么设，我试过把max length压到2048，batch size拉到8还是稳的，再高就悬了。至于int4量化，如果你用GPTQ或者AWQ的话，4bit下8B模型大概5G左右，但长文本生成质量确实会有微妙劣化，尤其是摘要任务里容易丢细节，我建议你如果对质量敏感，可以试试FP8或者混合精度，或者干脆用vLLM的自动量化策略，它有个选项能只量化attention层，效果会好很多。另外你OOM可能不只是框架问题，检查下是否开了显存碎片整理，或者把preemption模式换成swap，有时候能救回来不少。最后想问你，你的平均输入长度大概是多少？如果经常超过4K，那可能得考虑分块处理或者滑动窗口，不然就算换了框架也容易撞墙。

实测3090上vLLM开gptq量化能稳8并发，int4长文本摘要没崩过，但对话会偶尔啰嗦。

我之前也遇到过一模一样的情况，3090看着24G挺大，但FP16的8B加上动态batch真的说爆就爆。vLLM和TGI我都试过，说实话在同batch size下显存占用差距不大，但vLLM的PagedAttention在长序列和随机并发时更稳，TGI的continuous batching在纯文本生成上调度更激进，极限并发可能多一两个，但一旦触发碎片化重排，延迟会突然飙高。建议你先别急着上量化，把vLLM的gpu_memory_utilization调到0.9，再配合--max-num-seqs 8和--max-model-len 4096，基本能跑到batch size 4不炸。量化到int4的话，对话和摘要这种短文本任务几乎感知不到质量下降，但长文本生成到2k以上时，重复和逻辑断裂的概率确实会高一些，特别是人名和数字容易出错。如果你主要是API服务，我反而建议用AWQ或GPTQ的4bit权重配合vLLM，实测能塞下更大的kv cache，比硬扛FP16划算得多。另外注意一下，3090的显存带宽比4090低不少，int4的推理速度提升没想象中大，但省下来的显存确实能换来并发数翻倍。最后补一句，如果你愿意接受一点点延迟，把--max-num-batched-tokens调小一点，比如2048，也能挤出一部分显存来跑更大batch，这个参数很多人会忽略。

说实话你这情况我太熟了，3090跑8B其实挺尴尬的，fp16权重16G看着够，但一旦并发起来kv cache直接把你剩余显存吃干抹净。vLLM和TGI我都折腾过，体感上vLLM的PagedAttention对显存碎片化处理得更狠一点，尤其你这种batch size小但并发多的场景，能多扛一两路请求，但TGI的continuous batching在长上下文下更稳，不会突然爆掉。不过说实话，24G显存这俩框架极限也就8-10并发（输入输出各512 token左右），想再往上就得动量化了。int4的话我用AWQ试过，对话摘要这种短文本任务跟fp16几乎没差，但你要是让模型生成超过1k token的长文，末尾会有明显的重复和逻辑松散，毕竟4bit对注意力头精度影响还是存在的。建议你先试vLLM+fp16，把max-model-len调小到4k，gpu-memory-utilization设到0.9，大概率能撑住日常使用。要是真想上int4，别用GPTQ，用AWQ或bitsandbytes的nf4，质量损失小很多。对了，你检查过是不是没开continuous batching的预填充和decoding分离？那个开关能省不少显存。

实测过3090，vLLM开gptq量化能稳8并发，TGI同参数下会少2个左右。int4长文本确实有掉点，摘要还行对话会变笨。

我之前也是3090跑的Llama 3.1 8B，FP16开batch size=1都悬，后来换了vLLM，PagedAttention确实立竿见影，batch size能拉到4左右，TGI的continuous batching更像是在排队调度上省，显存峰值反而没压那么狠。量化int4我试过，对话摘要这种短文本场景基本感觉不到掉点，但长文本超过2k后会有轻微逻辑跳跃，建议你vLLM+AWQ量化组合，24G下跑8并发问题不大。另外记得把KV cache的预留上限调低点，vLLM默认策略有时候太保守了。

说实话3090跑8B FP16确实挺紧的，我之前用vLLM在24G上试过，batch size开到4勉强能稳，但序列一长照样OOM。PagedAttention省的是KV cache的碎片化内存，TGI的continuous batching主要是提高吞吐，两者原理不太一样，实际省显存效果vLLM会明显一点，毕竟它连权重都能分页。你要是主要做对话和摘要，我建议直接上AWQ或GPTQ的4bit量化，实测长文本生成质量下降很小，特别是摘要这种任务几乎感知不到区别，但显存直接砍半，可以留出更多空间给KV cache。不过注意量化后batch size别开太大，否则解码速度反而比FP16慢，因为反量化有开销。你可以先用vLLM+AWQ试跑一下你那两个场景，设个max_length上限比如2048，应该能稳很多。另外别忘了开--enable-prefix-caching，对话场景重复前缀多，这个能再省不少显存。

3090跑8B其实vLLM和TGI差距不大，PagedAttention主要赢在长序列上，你这种对话场景batch=2就爆大概率是显存碎片化，不是框架的锅。建议直接上AWQ或GPTQ的4bit量化，实测长文本生成质量损失很小，摘要任务基本无感，但显存能压到8G以内，并发翻倍没问题。另外注意把max-seq-len调低点，别让kv cache无限预留。

说实话这配置我太懂了，3090玩8B就是卡在显存和带宽的尴尬点上。vLLM和TGI我都跑过，体感上vLLM的PagedAttention在长序列下优势更明显，尤其你batch size=2就爆的话，换vLLM可能直接能撑到4-6的并发，TGI的continuous batching更吃调度策略，默认参数下省得没那么多。但你这情况我建议先别急着上框架，检查下KV cache有没有手动调过，默认配置经常给得过于保守。至于int4量化，如果是AWQ或GPTQ这类权重量化，对话摘要这种短文本任务几乎感知不到差异，但长文本生成超过2K token时，确实偶尔会出现逻辑跳跃或者重复，尤其是Llama 3.1的tokenizer对量化更敏感。另一个坑是3090的PCIe带宽，量化后虽然显存降了，但吞吐可能反而瓶颈在内存拷贝上，实测过4bit下并发高反而比FP16更慢。我现在的方案是vLLM+AWQ 4bit，max_seq_len限制在4096，并发开8稳得很，你试试把gpu_memory_utilization调到0.9，剩下给KV cache，别用默认的0.8。

vLLM和TGI我都试过，3090上跑8B FP16，vLLM的PagedAttention确实比TGI省10%左右显存，但极限并发也就4-5个，想再高就得量化。int4的话对话还行，摘要长文本会偶尔丢细节，特别是超过2k token时明显。建议先用vLLM+AWQ量化到4bit，显存能压到8G以内，然后调大kv cache试试。

说实话我最后用exllamav2了，虽然生态差点但同参数下显存比vLLM还低一点。不过你主要做API服务的话，vLLM的兼容性更省心。长文本质量这块，量化到int4损失能接受，但别用GPTQ，AWQ的感知量化好一些。

对了，你batch size=2就OOM有点怪，检查下是不是max_seq_len设太长，把KV cache预分配撑爆了。3090跑8B FP16理论上4并发没问题，除非你上下文窗口拉满到8k。

vLLM的PagedAttention在24G上能跑到8并发，TGI大概6个，但int4长文本确实会掉点，摘要任务建议先用AWQ试试。

vLLM省显存更明显，尤其PagedAttention对长文本友好，int4做摘要够用但对话偶尔会飘。

vLLM的PagedAttention在24G上能扛住batch size=4，TGI差点意思，但int4量化长文本确实会掉细节，摘要还行对话慎用。

同配置实测vLLM比TGI多扛两个并发，int4跑摘要会偶尔丢细节，对话影响不大。

我之前3090跑7B也遇到过这问题，vLLM的PagedAttention在并发上确实比TGI省一些，但极限并发也就那样，batch size调成1反而更稳。int4量化长文本确实会有细节丢失，摘要任务影响不大，对话偶尔会飘，建议先用AWQ试试。另外你试试把max sequence length调低，很多OOM其实是预分配太长导致的。

我自己实测过同样的卡，TGI的continuous batching在长上下文下显存波动更小，但vLLM吞吐量更高，看你是要稳定还是要速度。量化到int4如果只做中文对话，其实体感差距不大，不过摘要里数字和专有名词容易出错。你可以先开个GPTQ的4bit跑几天，不行再换回FP8，反正切换成本不高。

我之前用vLLM跑8B，FP16下并发设成4就爆了，但换成TGI能撑到6，主要是它的显存回收更积极。int4的话建议用GPTQ别用AWQ，长文本下AWQ的attention会稍微漂。你如果主要做摘要，量化后输出质量下降不明显，但对话确实会偶尔答非所问，最好保留一个FP16备用。

说实话我3090上两个都试过，vLLM的PagedAttention在长上下文场景下确实更稳，batch size拉到4还能撑住，TGI到3就开始抖了。不过int4量化我建议你慎重，对话摘要这种任务短文本还行，一旦输入超过2K，量化误差会明显放大，输出会有点飘。你如果不追求极致并发，其实可以先上vLLM+FP16，把max sequence length限制在4K试试，很多OOM是预分配太多导致的。另外记得把gpu_memory_utilization调到0.9，默认值太保守了。

我之前3090跑7B也遇到过这问题，vLLM和TGI我都试过，体感vLLM的PagedAttention在长上下文下省得更多，batch size能到4左右，TGI开continuous batching大概也就3。量化int4的话对话摘要影响不大，但长文本生成偶尔会有重复或逻辑跳脱，建议先跑几个长case看看。另外你试试把max_model_len调低点，比如4096，能明显缓解OOM，毕竟摘要场景用不到太长输入。

vLLM在24G上能撑到batch 4，TGI会稍微紧点，int4长文本确实会掉点细节但摘要够用。

实测过24G下vLLM比TGI多扛一倍并发，int4长文本掉点不明显，摘要够用。