部署开源大模型时显存总是不够，量化后效果又变差怎么办？

试试AWQ量化配合vLLM的chunked prefill，延迟高多半是max-num-seqs没调好，代码模型建议保留更高精度层。

试过AWQ没，同是4bit但比GPTQ稳，8B写代码长上下文逻辑断裂会好很多。

vLLM延迟高大概率是没开chunked prefill，加上max_num_seqs调小点试试。

4090跑8B其实有点尴尬，24G说大不大说小不小，FP16吃紧但4bit又肉疼。你这情况我建议先别急着换模型，试试AWQ或者GPTQ的2-bit混合量化，有些层保留4bit关键层用8bit，效果比均匀量化好不少，而且vLLM对AWQ支持很成熟。延迟变高大概率是vLLM的continuous batching策略在单请求时反而有额外开销，你试试把max_num_seqs调小到1，或者直接关掉前缀缓存，说不定能回来。至于CodeLlama量化损失，确实比通用模型敏感，因为代码生成对token级别的概率分布更挑剔，尤其多步逻辑链上，量化误差会累积。我自己的经验是，7B模型用Q4_K_M跑代码补全，不如直接上13B的Q3_K_S，虽然单步看着笨点，但长上下文连贯性好很多，你可以拿HumanEval跑个对比，别光看生成速度。另外如果只是补全不是对话，试试8K上下文窗口下用F16+KV cache量化（比如KVQuant），省下的显存可能比模型量化更值。最后实在不行，就上Qwen2.5-Coder-7B的GGUF Q5，这模型量化后退化比CodeLlama小，我之前实测过。

4090跑8B其实不至于OOM，你试试把KV cache用PagedAttention或者直接把max length调小点，很多情况下是上下文窗口开太大导致的。延迟变高大概率是因为vLLM默认做了连续批处理，单请求要走排队调度，可以把max_num_seqs调低试试。CodeLlama量化后确实比通用模型损失大，因为代码对token级精度更敏感，尤其长依赖逻辑，建议用AWQ或把Q8的GGUF跑一下，效果比4bit强不少。实在不行就换Qwen2.5-Coder-7B，量化后依然能打，算是折中里比较稳的。

4090跑8B其实不用上量化，FP16配合vLLM开paged attention完全够，你OOM大概率是没开--max-model-len或者KV cache没调好。延迟变高可能是continuous batching导致的，单请求场景下vLLM确实没优势，试试--max-num-seqs调小点。代码模型量化损失确实更明显，因为代码对token级精确度要求高，建议用AWQ或者GPTQ的128g groupsize，比Q4_K_M好不少。实在不行就换Qwen2.5-Coder-7B，量化后表现比Llama稳。

试试把KV cache用8bit量化，或者换Qwen2.5-Coder-7B的AWQ版本，效果比GPTQ稳不少。

vLLM延迟变高大概率是没开streaming或max_num_seqs调太高了，批处理排队把单请求拖慢了，可以试试把max_num_seqs降到8以下。量化对代码模型确实更伤，因为代码对token级逻辑敏感，4bit下注意力权重精度损失会被放大。折中方案建议试试AWQ或Ollama的Q5_K_M，比GPTQ稳不少；再不行就换Qwen2.5-Coder-7B，原生支持长上下文，FP16下24G勉强能跑，代码补全质量比Llama-3-8B量化版强。

量化掉的是推理链的连续性，试试AWQ配合更长上下文窗口，延迟高可能是vLLM的chunked prefill没调好。