vLLM部署Qwen2.5-32B显存爆了，量化后效果又变差，咋办？

两张4090跑32B确实挺吃力的，FP16光权重就64G了，OOM几乎是必然的。我之前试过GPTQ和AWQ对比，长文本场景下AWQ的推理速度稍好，但GPTQ在代码任务上崩得没那么厉害，不过这也跟校准集关系很大。其实你可以先试试vLLM的张量并行把两张卡都用上，再配合FP8 KV cache，显存能省不少，未必非要换卡。另外量化后效果差也可能是校准数据跟你的知识库领域不匹配，拿业务语料重新校准一版说不定有惊喜。

双4090跑32B确实吃力，试试TP=2加FP8，vLLM对FP8支持还行，比AWQ强不少。

两张4090跑32B确实吃力，试试TP=2加chunked prefill，量化换GPTQ长文本会稳一点。

两张4090跑32B确实太勉强了，张量并行也救不了，通信开销反而拖慢速度。AWQ掉点主要是校准集太通用，换成领域内数据重新校准会好不少。FP8在vLLM上得H100/H20才支持，4090没戏，chunked prefill只能省峰值显存，救不了模型权重本身。

试试GPTQ Int8，比4bit稳不少，48G跑32B还是有点紧。

两张4090跑32B确实勉强，试试TP=2加chunked prefill，量化建议GPTQ，长文本掉点比AWQ轻不少。

两张4090跑32B确实吃力，48G×2看着不少，但vLLM的KV cache吃起显存来是真狠。我之前用A100 80G跑32B FP16，并发一上来也得靠chunked prefill压着，你这情况换卡可能比调参更省心。量化的话AWQ在长文本确实容易掉点，GPTQ稍微稳一些但也没质变，真要保质量还是得FP8或者INT8，4bit做知识库问答风险挺大。

两张4090跑32B确实挺吃力的，FP16光权重就64G了，就算张量并行把权重切开，KV cache一开满照样炸。我试过类似的配置，后来发现量化方案里AWQ在代码任务上掉点确实比GPTQ明显一些，尤其是你这种多轮对话场景，量化误差会累积。GPTQ在长文本上相对稳一点，但也别指望无损，4bit终究是有代价的。如果预算允许，租一张H20或者A100 80G会省心很多，至少不用天天跟OOM斗智斗勇。FP8混合精度在vLLM里现在支持还行，配合chunked prefill能缓解峰值显存，但4090对FP8的原生支持有限，实际收益可能没想象中大。你们这个知识库问答场景，Qwen2.5-32B真的必要吗，换14B或者72B量化版说不定性价比更高。