大模型本地部署显存爆了，量化也试了还是OOM，求指点

你这情况我也踩过，AWQ 4bit加vLLM确实能撑，但并发一上来KV cache涨得飞快，40G其实没想象中宽裕。建议先把gpu-memory-utilization压到0.85左右，再限制max-model-len，别让它按默认吃满。history轮次多的话考虑做滑动窗口或者摘要压缩，不然提示词越长KV cache越吓人。还有个容易忽略的点，vLLM的block size和swap space调一下，有时能救急。

试试限制单条请求的max_tokens和history截断，超长上下文才是OOM主因，量化救不了这个。

试试限制单请求max-model-len，长history直接截断，显存能稳不少。

你这情况挺典型的，vLLM的gpu_memory_utilization默认0.9，长history叠加KV cache涨得飞快，4-5并发OOM不奇怪。建议把gpu_memory_utilization压到0.85左右，再开enable_prefix_caching，history多了记得截断或者做滑动窗口。另外max-model-len别设太大，直接按业务需要砍到4k或8k，KV cache占用能省一大截。7B的AWQ在40G上跑这点并发本来不该爆，大概率是cache没管住。

A100 40G跑7B的AWQ按理说余量不小，你这情况八成是KV cache在作怪。vLLM的gpu-memory-utilization默认0.9，但系统提示词和history一长，每个请求的KV占用会涨得很快，并发一上来就顶到天花板了。可以试试把max-model-len压一下，再开enable-prefix-caching，多轮对话里重复的system prompt能省不少。另外检查下有没有别的东西在抢显存，nvidia-smi盯着看峰值，比盲调参数靠谱。

vLLM的gpu_memory_utilization调低点，留点余量给KV cache，history该截断就截断。

A100 40G跑7B AWQ按理说不至于这么紧，你检查下gpu-memory-utilization是不是默认0.9，调到0.85试试，留点余量给KV cache波动。并发上来OOM大概率是KV cache吃满，history轮次多的话可以开enable-prefix-caching，另外max-model-len别设太大，按实际业务截断。系统提示词长的话建议单独缓存，别每轮重算。实在不行换8bit KV cache量化，vLLM现在支持，能省不少。

AWQ 4bit在A100上跑7B理论显存占用确实不高，但你描述的这个现象我遇到过类似的，问题大概率不在模型加载本身，而是KV cache随着并发和上下文长度涨上去了。vLLM默认的gpu_memory_utilization是0.9，留给KV cache的显存其实没你想象中那么多，4-5个并发加上长system prompt和history，每个seq的blocktable都在吃显存。你可以先把gpu_memory_utilization调到0.85左右试试，另外max_model_len别设太大，如果知识库问答单轮不会超4k就把这个卡死，能省不少。还有一点容易被忽略，enable_prefix_caching如果开了，system prompt相同确实能复用，但history不同的话cache会膨胀得很快，可以观察下日志里的GPU KV cache usage。真要压显存，可以考虑chunked prefill配合更激进的max_num_batched_tokens，把prefill拆开跑，峰值能降下来。如果还不行就上两张卡张量并行，7B在双卡上KV cache空间直接翻倍，比继续抠量化参数省心多了。

你这情况大概率不是模型本身的问题，7B AWQ跑A100 40G理论上余量很大。并发上来才OOM，重点看下gpu-memory-utilization是不是默认0.9，调到0.85左右给KV cache留点buffer试试。另外history轮次多显存涨是正常的，KV cache跟着长，可以设max-model-len限制一下，或者上prefix caching把系统提示词缓存住别重复算。vLLM的enable-chunked-prefill也开一下，长prompt场景能平滑不少。

你这情况挺典型的，AWQ 4bit能加载但并发一上来就OOM，问题大概率不在模型权重本身，而是KV cache这块吃爆了。vLLM的max-num-seqs控制的是同时调度的序列数，但每个序列的KV cache占用取决于上下文长度，你history轮次一多、系统提示词又长，单序列的cache就能撑得很大，4-5个并发叠起来很容易顶到上限。建议先把gpu-memory-utilization调低一点，比如0.85，给KV cache留出明确空间，同时用max-model-len卡住总上下文长度，别让它无限涨。另外可以开enable-prefix-caching，知识库问答系统提示词基本固定，这部分能省不少重复计算和显存。真要压显存，可以考虑换vLLM的FP8 KV cache，或者上chunked prefill，对长上下文并发场景友好很多。还有个容易忽略的点，你确认下是不是有请求超长没被截断，偶尔一个超长请求就能把整张卡拖崩。