部署本地大模型做Agent推理，显存总爆掉，是量化还是换框架？

说实话双卡3090跑7B/13B爆显存有点奇怪，你是不是把模型切到双卡但没开张量并行？vLLM对Agent那种动态函数调用确实不友好，我试过openai函数调用格式配vLLM的async接口勉强能用，但偶尔会卡在prefill阶段。量化方面建议试试AWQ，比GPTQ在多轮对话上稳一些，4bit配合双卡3090跑13B应该能压到20G以内，质量损失比8bit小。CPU offload就算了，速度会慢到怀疑人生，真不如砍掉几个工具函数减少上下文长度。

双卡3090跑7B/13B其实显存带宽才是瓶颈，Agent频繁调用函数时vLLM的continuous batching反而会拖慢单请求延迟，建议看看SGLang或者直接上exllamav2的FP8动态量化，质量损失比GPTQ小很多。CPU offload真别碰，3090的PCIe带宽喂不饱模型，你会卡到怀疑人生。另外多轮逻辑崩可能不是量化问题，是prompt缓存没做好，试试用LangChain的缓存模块把工具调用结果存下来。

3090双卡跑Agent确实蛋疼，我之前也卡在显存和速度的跷跷板上。量化的话建议试试AWQ，体感比GPTQ稳，尤其多轮对话的逻辑崩坏会少一些，但别贪4bit，6bit是甜点。框架上别死磕vLLM，Agent动态调用多，换SGLang或者干脆自己写个简单的调度，把函数调用和生成拆开，能省不少重启的功夫。CPU offload就算了，3090带宽扛不住，双卡直接张量并行更实在，记得把KV cache和工具调用的中间结果分开管理，显存能匀出不少。

3090双卡其实可以先试试把7B的模型直接塞进单卡用AWQ 4bit，留一张卡专门跑Agent调度，显存瓶颈多半是kv cache没管好，别全赖量化。vLLM对动态工具调用确实不友好，可以看看SGLang或者直接上llama.cpp的server模式，函数调用反而更稳。CPU offload除非你内存真的很大，不然速度会卡到怀疑人生，不如先检查下是不是Agent循环里没做显存清理。

说实话我跟你情况差不多，双卡3090跑Agent确实难受，后来发现瓶颈不在显存而在调度。vLLM和TGI那套是给纯生成优化的，Agent这种函数调用频繁的得用支持动态batching的框架，比如sglang或者干脆自己写个简单的调度层。量化这块我建议别碰AWQ，GPTQ的4bit在13B上逻辑崩得没那么厉害，但多轮对话确实会飘，后来我试了把KV cache量化到8bit，配合FP16主权重，显存能省30%左右，输出质量基本没掉。CPU offload我劝你慎重，3090的PCIe带宽扛不住高频agent调用，延迟会从几十毫秒飙到秒级，除非你只跑单轮。还有个野路子是把工具调用的prompt模板压缩，很多token浪费在重复的系统提示上，用静态缓存能省不少显存。目前我的方案是sglang+GPTQ4bit+KV cache量化，13B能稳定跑到40 tok/s，多轮逻辑比8bit稍差但可接受。你要是试出更好的组合记得回来分享下。

双卡3090跑7B/13B其实算力是够的，瓶颈大概率在显存带宽和调度上。Agent场景频繁调函数，vLLM那套continuous batching确实不太吃得住动态请求，我试过用SGLang会好一点，但也不是完美解决。量化这块，GPTQ比AWQ在对话逻辑保持上稍微稳点，不过4bit就别想了，数学推理直接崩，8bit如果还觉得质量掉，试试把KV cache也量化了，能省不少。CPU offload我劝你慎用，3090双卡互联带宽没那么高，offload之后速度会慢到怀疑人生，除非你只跑单轮短对话。我现在的做法是保留FP16，但用PagedAttention把显存碎片化利用起来，再把温度调低点，多轮逻辑崩的问题会缓解不少。另外检查下是不是每个worker都加载了完整模型，Agent场景建议用单进程多线程而不是多worker，省显存也省切换开销。

试试GPTQ加vLLM的continuous batching，agent场景别用TGI，动态请求卡顿会少很多。

显存爆的话先别急着上量化，7B/13B在双3090上其实可以试试把模型切分到两张卡，配合offload给CPU留点buffer，vLLM确实不太适合Agent这种高频函数调用，我之前用TGI也遇到类似问题。后来换了SGLang稍微好点，但如果你要跑多轮工具调用，建议直接看下llama.cpp的server模式，动态批处理这块反而更灵活。至于GPTQ和AWQ，AWQ在13B上感觉比GPTQ稳一些，量化损失主要看任务，你要是Agent里逻辑依赖强，4bit大概率崩，不如8bit加长上下文窗口试试。

显存爆这个事儿我太懂了，双卡3090跑13B按理说够用，但Agent频繁调工具的时候，vLLM那个continuous batching确实容易卡脖子，重启worker是家常便饭。我后来换成SGLang，动态请求支持好不少，显存管理也省心，你可以试试。量化的话，GPTQ比AWQ稳一点，但7B以下模型用int8其实还行，13B以上建议直接上4bit，质量损失比你想的小，关键是得配点采样参数调优。CPU offload就别考虑了，3090互联带宽撑不住频繁交换，速度会掉到没法用。

双卡3090跑7B/13B其实算力够用，瓶颈大概率在显存带宽和频繁的上下文切换上，Agent场景下函数调用特别吃这块。量化的话我建议试试AWQ，比GPTQ在低比特下稳一些，实在不行就4bit+CPU offload混合，牺牲点速度换稳定性。vLLM/TGI确实不太适合动态工具调用，可以看看SGLang或者自己写个简单的调度层。另外多轮逻辑崩可能不只是量化问题，检查下prompt模板和tool返回的格式是不是被截断了。