部署本地大模型做Agent一直报显存不足，是我姿势不对吗？

多工具调用场景下KV Cache涨得特别快，因为每次工具返回的结果都会拼进上下文，第二轮直接翻倍，AWQ 4bit省的那点权重显存根本扛不住。你可以试试限制工具返回长度，或者把历史对话做摘要压缩再喂回去。显存碎片化的话，vLLM的PagedAttention或者开个PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True能缓解不少。另外确认下是不是每次调用都重新load了模型，那OOM就太正常了。

多工具调用确实会让KV Cache爆得特别快，尤其是搜索返回一堆长文本的时候，上下文直接膨胀。你可以试试开vLLM的enable_prefix_caching，再限制一下单次工具返回的token上限，别让网页原文全塞进去。碎片化那块用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True基本能救回来不少。另外AWQ 4bit在长上下文下激活值占用比你想的高，7B挂三个工具的话建议还是上16G卡。

AWQ 4bit看着6G，但Agent场景下多轮工具调用会把prompt撑得特别长，KV Cache增长速度远超你想象，尤其工具返回的网页内容一大坨全塞进去。可以试试限制工具返回长度、开KV Cache量化，或者用vLLM这类带PagedAttention的推理框架，碎片化能好不少。另外nvidia-smi看到的显存不一定准，建议用torch.cuda.memory_summary看真实分配。

工具调用场景下KV Cache确实容易爆，因为每轮工具返回的结果都会拼进上下文，长度涨得比你想象快。可以试试开vLLM的prefix caching，或者把工具返回内容截断压缩一下再喂回去。显存碎片化的话，设一下PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True会好不少。另外AWQ 4bit权重虽小，但激活和KV还是fp16的，7B挂多工具建议留够12G以上才稳。

多工具调用时中间结果全塞context里了，KV Cache不炸才怪，试试限制每个工具的返回长度或者做下摘要压缩。

试试调小gpu_memory_utilization，或者手动限制max_model_len，KV Cache不释放多半是并发请求把显存吃满了。

你这个情况我太熟了，AWQ 4bit显示6G只是模型权重占的那部分，Agent一上工具调用，KV Cache才是真正的吃显存大户。多轮对话里每次工具返回的结果都会拼进上下文，序列长度蹭蹭涨，KV Cache跟着线性膨胀，你以为在跑7B，实际显存占用快赶上13B了。碎片化严重多半是因为每轮请求的输入长度不一样，vLLM或者llama.cpp的显存池反复分配释放，时间长了就碎得没法用。可以试试把max_model_len或者上下文窗口压一压，别让它无限制地塞历史记录。另外工具调用的中间结果如果能做摘要再回填，比原样堆着强很多。还有个偏方是限制并发，Agent串行跑比并行稳，虽然慢点但不容易炸。

AWQ 4bit权重才6G，但多工具调用的prompt和KV Cache涨得飞快，你试试限制max_tokens或开个cache清理策略。

多工具调用确实吃显存，我挂两个工具跑Qwen2.5-7B的时候也遇到过，后来发现是每轮对话的中间结果都堆在上下文里没清掉。KV Cache不释放大概率是并发请求或者流式输出没结束就接着塞新输入了，可以试试限制max_model_len，或者手动在工具调用间隙清一下历史。另外AWQ 4bit的权重占用是低，但激活值和中间张量该占还是占，碎片化严重的话重启服务比等它自己回收靠谱。

我也遇到过同样的问题，AWQ 4bit看着显存占用不大，但多轮工具调用一上来KV Cache涨得飞快。你试试限制一下max_model_len或者开个滑动窗口，别让历史全留着。另外Agent框架每轮都重新拼prompt的话，缓存根本复用不上，也会加重碎片化。实在不行就换vLLM或者SGLang部署，PagedAttention对这块优化挺明显的。