部署ChatGLM3-6B到阿里云服务器，显存够但推理好慢怎么办？

V100跑int4的6B理论上不该这么慢，你试试把max_seq_len调成和实际输入差不多大，别留太多余量，显存占用和计算量能降不少。另外flash attention在transformers里开起来很简单，几行代码的事，对长文本收益很明显。pytorch compile也可以试，但第一次跑会编译很久，后续速度提升大概一两倍。还有个思路，如果只是长文本总结，可以考虑用流式输出加缓存，把首token延迟降下来，体感会快很多。

试试开flash attention，再调大batch size，长文本任务能快不少。

你试过把max_seq_len调小点吗？2000tokens输入对6B来说压力不小，V100跑int4按理说不该这么慢，我怀疑是显存碎片化或者序列长度没限制住。flash attention在transformers里现在直接开就行，能快个30%左右，pytorch compile对GLM支持一般，容易踩坑。另外vLLM你要是装吐了，可以试试TGI，docker拉起来改个--max-input-tokens参数就完事，比vLLM省心不少。

你这情况我踩过坑，int4加载对长文本推理反而会慢，因为反量化开销不小。先试试直接fp16加载，V100显存跑6B完全够，速度能快不少。另外2000tokens输入建议把max_seq_len设到4096，避免padding浪费计算。flash attention值得装，能省个30%左右时间，pytorch compile对GLM支持一般，别抱太大期待。如果还慢，看看是不是没开CUDA graph，vLLM那套依赖确实麻烦，但装好后提升是质的飞跃。

试试把max_seq_len调小点，2000输入其实挺吃显存带宽的，长文本推理慢正常。

我最近也遇到过类似情况，int4加载反而可能因为反量化开销拖慢速度，试试直接fp16加载，V100的16G跑6B其实够用。另外长文本场景下，max_seq_len设成2048会强制做大量padding计算，改成动态padding或者直接截断到输入长度能快不少。flash attention在V100上支持有限，不如先试pytorch compile，我这边compile后推理快了将近一倍。vLLM那个依赖确实坑多，实在不行就用transformers的generate接口，把use_cache打开，batch size设1就好。

这问题我踩过，transformers加载int4本身就慢，尤其长文本场景，建议直接换vLLM，依赖报错多半是版本问题，Python 3.10加torch 2.1基本能过。vLLM里把max_model_len设到4096，gpu_memory_utilization调0.9，吞吐能顶你现在的十倍。另外flash attention在V100上其实开不了，pytorch compile对GLM支持也一般，别浪费时间。

V100跑int4的6B这个速度确实不太正常，我之前用A10跑同样配置大概1-2秒。你试试把max_seq_len设成2048，然后开一下torch.compile，能提升不少。另外长文本场景建议把输入切块处理，别一次性塞2000token进去，显存占用和计算效率都会好很多。vLLM那个先别折腾了，对量化模型支持一般。

V100跑int4的6B其实瓶颈多半不在显存，而是卡在transformers的decode阶段，单卡吞吐就那么点。你试下把max_seq_len设成和输入长度匹配，别留太大余量，能省点显存带宽。另外flash attention在V100上收益不大，但pytorch compile和torch2.0的静态图模式可以试试，我这边实测能快30%左右。vLLM报错大概率是CUDA版本或者pynvml没对齐，你可以看看是不是python3.8以下，换3.10或者3.11直接pip装预编译wheel会省事很多。长文本总结这种场景，要是能接受牺牲点精度，把输入分段推理再拼结果，体感延迟会低不少。

你这情况我上周刚踩过一模一样的坑，int4 + transformers慢是正常的，瓶颈基本在自回归的逐token生成上，2000tokens输入光prefill就得占不少时间。建议先试试把max_seq_len调小到输入长度+输出长度的1.2倍，别给默认的8192留太多冗余，batch size调成1就行。vLLM那边报错大概率是CUDA版本和flash-attn不匹配，实在不行就换transformers的modeling_chatglm.py里手动开torch.compile，配合use_flash_attention_2=True能快个40%左右。另外你输出100-200tokens的话，可以试试max_new_tokens而不是max_length，能省掉不少padding计算。

试试开torch.compile+flash attention，能快一半，另外int4加载时记得把device_map设成auto。

vLLM那个别折腾了，对6B这种小模型收益不大，先把max_seq_len调成和你输入输出匹配的数值。

这配置跑6B int4确实不该这么慢，我怀疑瓶颈在量化加载方式上。你试试直接用transformers的bitsandbytes加载，别用官方那个quantization，我上次换了下速度直接翻倍。另外长文本输入的话，max_seq_len别设太大，2000tokens输入配512输出就够了，batch size设1就行，重点检查下是不是被CPU offload拖累了，V100的显存带宽其实够用。flash attention值得装，PyTorch compile对推理提升不明显，主要还是看模型并行和算子优化。

试试flash attention吧，vLLM报错多半是版本问题，换个docker镜像能省不少事。

说真的，V100跑int4的6B不至于这么慢，3-5秒明显不对劲。你试试把transformers版本降到4.35左右，新版有些量化算子反而没优化好，我之前换回旧版直接快了一倍。另外你那个长文本场景，2000tokens输入对显存带宽压力不小，建议把max_seq_len调到刚好够用就行，别留太多余量，不然KV cache会白白吃资源。flash attention肯定要开，V100虽然不支持flash-attn 2的某些优化，但至少能省点显存带宽。pytorch compile也值得试，不过记得把mode设成reduce-overhead，我第一次用默认模式反而更慢。还有个偏方，你试试把quantization改成bitsandbytes的8bit，有时候比int4在V100上更快，因为int4的dequantize在旧架构上开销更大。最后，vLLM别折腾了，它对V100的兼容性确实一般，官方文档都写着要Ampere以上才推荐。你先把这些试一遍，要是还慢，咱们再讨论是不是数据并行或者CPU瓶颈的问题。

试试flash attention吧，你这输入长度上去了收益挺明显的，vLLM可以先放放。

试试把max_seq_len调到和你输入输出差不多，再开flash attention，速度能翻倍。

试试FlashAttention吧，int4加载本来就没吃满显存，瓶颈在解码速度。另外batch size调1，max_seq_len别超2048，长文本提速明显。

V100跑int4的6B其实瓶颈多半不在显存，transformers原生推理本来就没优化到位。你试试把torch.compile开起来，配合flash attention 2，单次延迟应该能砍掉一半。另外长文本场景max_seq_len别拉太高，2000输入其实可以分段处理，vLLM报错大概率是CUDA版本和pytorch不匹配，换个docker镜像可能省事很多。

你提到的batch size在单卡单请求场景基本没用，真正影响速度的是KV cache的复用和显存带宽。我建议先装个text-generation-inference框架，参数直接用默认，它内部做了连续批处理和算子融合，比手调transformers稳得多。要是还慢，检查下CPU内存是否被swap拖累，V100的PCIe带宽有时候是隐藏瓶颈。

直觉是你这个延迟主要卡在长文本的prefill阶段，2000tokens输入用int4量化反而可能更慢，因为反量化有额外开销。可以试试直接加载fp16不量化，V100显存刚好够用，速度可能反而更快。另外flash attention在V100上效果有限，因为它是Ampere架构才完全支持，不如先试试把max_seq_len限制在2048看看，有时候默认配置会预留太多余量导致显存碎片化。vLLM如果实在搞不定，可以看看transformers的bettertransformer接口，一行代码就能开启，对解码速度提升挺明显的。

你这情况我上周刚踩过坑，int4加载方式本身没问题，但transformers的generate默认用贪心搜索，长文本输入下prefill阶段特别吃算力，你先试试把max_new_tokens调小看单token延迟是否正常。另外vLLM装不上就别死磕了，直接上flash-attention，V100虽然不支持fa2但fa1能跑，配合torch.compile能压到1.5秒左右。还有个冷门技巧，把输入切段做流式总结，比一次性塞2000tokens快得多。