部署ChatGLM3-6B用vLLM还是FastChat？显存不够怎么优化？

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好也够用，量化AWQ能省一半显存速度还不掉太多。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好线程也够用，量化AWQ能省一半显存速度还快。

vLLM确实吞吐高，但6B这个规模其实FastChat调好也能用，关键是你得开tensor parallel把两张卡都用起来，不然单卡24G跑int8勉强够但并发一高就爆。PagedAttention不用太纠结，默认参数就行，主要把max-num-seqs调小点比如256，能明显降显存。量化的话AWQ比int8稳，速度几乎无损，但你要注意ChatGLM3的AWQ权重得自己转，网上现成的少。另外几千条文档的话，不如先试试embedding+向量库做检索，模型只用来生成答案，显存压力会小很多。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好也够用，别折腾量化先上vLLM试试。

vLLM的吞吐量确实比FastChat强不少，尤其并发上来以后差距很明显，6B模型的话我建议直接上vLLM，PagedAttention默认参数其实就能跑，不用太纠结。显存分配的话两张卡各放一半模型就行，不过你数据量小，其实单卡也能扛，另一张卡可以留着跑向量检索。量化的话int8体感速度提升有限，AWQ会好一些，但6B模型本身不大，我试过AWQ后回答质量有点下降，如果知识库对准确性要求高，建议先别动量化。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好线程池也够用，别折腾量化了先冲AWQ。

说实话你这情况我太懂了，上个月刚把ChatGLM3-6B从FastChat迁到vLLM，结论是直接用vLLM别犹豫。FastChat胜在省心，但它的调度机制对长上下文和并发请求真的不友好，4090虽然显存够，但碎片化严重，跑几个会话就卡得不行。vLLM的PagedAttention不是玄学，它把KV cache按页管理，实测同样两张4090，单卡并发8个请求，吞吐能翻三倍，延迟还稳。你数据量小，配置不用太复杂，核心就设个max-model-len（建议4096或8192），gpu-memory-utilization设0.9，剩下用默认就行。两张卡的话，别用张量并行，6B模型单卡塞得下，直接开两个实例，每张卡一个，再用负载均衡转发，比单卡双卡并行稳得多。量化方面，我试过AWQ 4bit，显存直接降到8G左右，速度比FP16快大概1.5倍，但说实话知识库场景下，回答质量会有一点点肉眼可见的下降，尤其是长尾问题，如果业务对准确率敏感，建议先用int8，显存占用也就12G左右，效果损失小得多。最后提醒一句，vLLM对ChatGLM3的适配版本有坑，记得用0.4.0以上，不然会报算子错误，我当时卡了一下午。

vLLM确实更适合你这场景，6B模型并发高的时候FastChat的调度开销太明显。两张4090不用太纠结，直接张量并行跑vLLM就行，显存分配让它自己管，PagedAttention默认参数对6B来说够用了。量化的话建议先试int8，AWQ在小模型上收益没那么夸张，尤其你数据量就几千条，精度损失可能比想象中更影响检索质量。顺便问下，你知识库用的什么embedding模型？如果检索端太弱，光优化推理端也救不回来。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好也够用，量化AWQ能省一半显存速度几乎不掉。

vLLM的吞吐量优势在你这场景下其实没那么明显，6B模型两张4090跑FastChat完全够用，瓶颈多半在max-length和并发线程配置上。显存分配建议开张卡跑张量并行，另一张留30%给KV cache，别全塞满。int8量化速度基本不掉，但AWQ对6B提升感知不强，先试下vLLM的默认参数再说，PagedAttention不用调，开起来就行。

vLLM确实适合高并发，6B模型吃不满两张4090，单卡跑vLLM留一张卡做embedding和rerank更划算。PagedAttention不用太纠结，默认参数对6B够用了。量化的话AWQ比int8稳，速度提升有限但显存能省不少，实测3.5B左右显存占用能跑起来。

别纠结，6B直接上vLLM，吞吐量差距很明显，量化用AWQ基本不掉点，两张卡张量并行就行。

说实话你这情况我建议直接上vLLM，FastChat胜在省心但吞吐确实拉胯，尤其并发上来之后显存碎片化严重。我这边之前也是6B模型，单卡24G跑vLLM，开PagedAttention之后并发能到20多，响应时间比FastChat稳定太多，关键是它自动管理KV cache，不用手动调参，你就把max-num-seqs设个256，gpu-memory-utilization调到0.9就行。两张4090的话，别搞张量并行，6B模型单卡就能塞下，直接把第二张卡空出来或者跑另一个副本做负载均衡，这样反而更稳，因为张量并行在小模型上通信开销会吃掉不少收益。量化的话我试过AWQ 4bit，显存直接降到8G左右，但说实话生成质量有轻微下降，尤其在长文档问答里会出现细节丢失，int8的话效果跟fp16几乎没差，但速度提升不明显，只省显存。如果你显存不特别紧张，建议先跑fp16，配上vLLM的continuous batching，已经能压榨出不少性能了。另外你几千条文档的RAG场景，瓶颈大概率在embedding和检索上，模型推理反而是次要的，建议先测一下整体链路再决定要不要上量化。

vLLM确实适合你的场景，6B模型吞吐量差距挺明显的，尤其并发上来之后FastChat容易卡在显存碎片上。两张4090的话建议tensor parallel切一下，每张卡12G左右，int8量化其实掉点不多，AWQ对ChatGLM3支持也还行，但得看你们知识库的检索逻辑吃不吃精度。我自己试过vLLM配AWQ，响应速度能快个两三倍，但PagedAttention的gpu_memory_utilization记得调到0.85左右，别拉满，不然长上下文容易爆。要是刚上手怕配置麻烦，可以先跑个baseline对比下，再慢慢调参数。

看到你这个配置我第一反应是羡慕，两张4090跑6B其实很宽裕了，问题大概率出在框架选型上。vLLM确实在吞吐上碾压FastChat，尤其并发高的时候，PagedAttention本质是显存碎片管理，你不需要调参，默认值就够用，真正要改的是max-num-seqs和gpu-memory-utilization这两个，后者设个0.9就行，别贪心。

显存分配的话，我建议优先考虑张量并行而不是数据并行，两张卡直接tensor-parallel-size=2，6B模型拆分后每卡占用很小，能留出大量KV cache空间，这比FastChat那种默认的线程模式高效得多。至于量化，AWQ比int8稳，特别是长尾知识库场景，6B量化后loss不大，实测速度能提升30%左右，但如果你文档检索依赖embedding，那瓶颈反而可能在向量化环节，跟LLM推理关系不大了。

还有个坑，你说的几千条文档如果走RAG，那响应慢未必是生成模型的问题，可能卡在检索排序上。建议先压测定位瓶颈，别急着换框架，vLLM对ChatGLM3的支持其实挺完善，官方文档里就有对应例子，照着跑一遍就顺了。另外如果真要量化，记得先校准数据集，用你自己的文档子集，不然效果会漂。

你这情况我太熟了，之前做内部工具也是ChatGLM3-6B，两张4090折腾了快两周。vLLM确实吞吐量碾压FastChat，但你这数据量几千条文档，其实并发压力没那么大，我建议先用vLLM的默认配置跑起来，PagedAttention那些参数别碰，默认值对6B足够稳，真遇到OOM再调gpu-memory-utilization。显存分配的话，两张卡最好别用张量并行，6B模型单卡就能塞下，另一张卡留给推理的KV cache和请求队列，vLLM会自动负载均衡，手动设tensor-parallel-size=1反而更省心。量化方面我试过AWQ的4bit，显存能降到7G左右，响应快20%-30%，但回答质量在长上下文场景下偶尔会飘，int8更保守，效果几乎无损，速度提升有限。你如果只想稳，就别量化，24G单卡够跑；想折腾就AWQ，但记得保留原始FP16权重做对比测试。最后提醒下，FastChat启动方便但调度器效率低，换vLLM后你的并发瓶颈大概率会从显存变成CPU，记得把--max-num-seqs调小点。

vLLM确实更适合你这场景，6B规模下吞吐差距不是一星半点，尤其并发上来之后。两张4090可以先用张量并行跑FP16，显存不够再切int8，AWQ的话速度损失很小但需要花时间校准数据集。PagedAttention参数别太纠结，默认值对6B完全够用，主要调下max-num-seqs和gpu-memory-utilization就行。我自己试过int8量化后回答质量基本没掉，但延迟能降30%左右，建议你直接上vLLM+AWQ组合。

我最近刚好用vLLM跑过ChatGLM3-6B，响应速度确实比FastChat快一截，尤其并发上去后差距很明显。不过vLLM配置确实有点门槛，但PagedAttention其实不用太纠结，默认参数对6B这种小模型够用了，关键是把gpu-memory-utilization设到0.9左右，两张卡各跑一个实例或者用tensor-parallel-size=2都行，后者更省心。量化的话，AWQ在4bit下显存能压到8G以内，速度损失大概10%，但知识库场景准确率下降不明显，int8就有点鸡肋了，性价比不高。另外你数据量不大，建议把embedding和rerank也放一张卡上，别和推理抢显存，不然4090也会卡。

vLLM上6B挺稳的，吞吐确实比FastChat高，两张卡直接tensor parallel就行，int8基本无损。

vLLM的吞吐优势在6B上其实没那么夸张，但PagedAttention对长文档场景确实友好，尤其你才几千条数据，并发压力不大的话FastChat完全够用。显存分配建议两张卡各跑一个副本做负载均衡，别用张量并行，6B单卡24G绰绰有余。量化的话AWQ比int8稳，速度提升20%左右但精度损失很小，不过4090跑6B其实没必要量化，除非你想把上下文拉满。我上次试过vLLM配AWQ，启动参数确实折腾，但调好后推理延迟比FastChat低不少，你可以先跑个benchmark对比下再决定。