大模型本地部署显存爆了，量化后效果又差，求指点

试试AWQ量化，比GPTQ保真度高不少，8G左右4060Ti应该扛得住。

16G显存跑6B的FP16确实挺紧张的，模型权重就占12G多，再加上KV cache和中间激活，OOM很正常。4bit量化掉点厉害的话，可以试试AWQ或者GPTQ的int4，比bitsandbytes的NF4保留精度好一些，尤其对中文任务。另外你知识库问答是不是prompt塞太长了，上下文一长显存和效果都会崩，建议限制一下检索返回的chunk数量。实在不行考虑换个更小的模型比如Qwen2.5-3B或者用llama.cpp跑GGUF的Q5量化，4060Ti这个卡其实挺适合的。

ChatGLM3-6B的4bit量化确实掉点厉害，尤其推理类任务，我之前也踩过这个坑。你可以试试AWQ或者GPTQ的int4，比bitsandbytes的NF4稳不少，显存占用差不多但输出质量能好一截。4060Ti 16G跑6B其实INT8就够用了，大概占11G左右，比4bit强很多。实在不行就换Qwen2.5-7B的GPTQ-int4，同显存下表现比ChatGLM3好挺多。

ChatGLM3-6B的4bit量化确实容易掉点，尤其推理任务上特别明显。你可以试试换成GPTQ的Int4，或者用AWQ量化，对效果保留比bitsandbytes的NF4好不少。4060Ti 16G其实跑Qwen2.5-7B的Int4挺舒服的，显存占用差不多但底子更强。知识库问答的话，检索质量比模型本身影响还大，先把embedding和召回调好再折腾量化。

4060Ti 16G跑ChatGLM3-6B其实不算太紧张，FP16权重就12G出头，你OOM大概率是上下文长度设太大了，KV cache吃掉的显存比想象中狠。可以先把max_length压到2K左右试试，或者用vLLM这类带PagedAttention的推理框架，显存利用率会好不少。至于4bit量化掉效果，这个确实挺常见的，尤其是量化只做weight-only的时候，激活值还是FP16，误差累积起来对推理任务影响很明显。你可以试试GPTQ或者AWQ，比bitsandbytes的NF4稳一些，另外量化后把temperature调低一点也能减少胡言乱语。如果实在接受不了质量损失，还有个折中方案是跑FP16但用CPU offload把部分层丢到内存里，速度慢点但答案质量能保住。知识库问答本身对模型推理要求不算特别高，配个好点的检索策略其实比死磕模型精度更划算。

4bit量化确实容易掉点，试试GPTQ的int4配group_size 128，或者换Qwen2.5-7B，对量化友好很多。

4060Ti 16G跑6B模型其实还行，FP16大概要12-13G显存，你OOM可能跟max_length设太大或者没开flash attention有关系。4bit掉点确实挺明显的，可以试试8bit量化，显存占用大概10G出头，质量比4bit好不少。另外知识库问答的话，检索质量本身可能比模型精度影响更大，先把召回调好再折腾量化吧。

4bit量化确实容易掉点，尤其推理类问题。你可以试试GPTQ的Int4，或者换AWQ量化，比bitsandbytes的NF4稳一些。4060Ti 16G跑6B其实FP16也就12G出头，OOM可能是上下文拉太长了，先把max_length压到2k试试。