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

vLLM吃显存但吞吐确实猛，6B用AWQ量化后单卡就能跑，双卡张量并行反而浪费带宽。

vLLM那个PagedAttention其实不用太纠结，默认参数对6B模型来说基本够用，你只需要把max-model-len设成4096或者8192就差不多了。我之前在两张3090上跑过ChatGLM3-6B，vLLM的吞吐量确实比FastChat高一截，尤其是并发20以上的时候特别明显，FastChat更像是个调试工具，生产环境还是建议vLLM。

显存分配这块，如果你用vLLM的话，它会自动做张量并行，两张卡各分12G，剩下的留给KV cache，你可以用--gpu-memory-utilization 0.85这个参数控制，别拉满不然容易OOM。不过你数据量才几千条，其实可以考虑只加载一半的文档进知识库，没必要把全部上下文都塞进去，这样显存压力会小很多。

量化方面我试过AWQ的4bit，效果比int8好不少，尤其对中文长文本的连贯性影响很小，速度大概能再提升30%左右，但前提是你得用官方给的量化脚本重新打包模型，别直接拿HuggingFace上的原版硬转。int8的话就简单粗暴，损失稍微大一点，但如果你只是做问答不追求太精准的生成，完全能接受。

还有个事，你既然有4090，为什么不试试TensorRT-LLM？虽然配置更折腾，但推理速度比vLLM还快，主要是不用管PagedAttention那些细节，官方对ChatGLM的支持也挺好。就是得花时间编译，你如果急着上线就先vLLM顶着，后面有空再折腾。

我最近刚好用vLLM跑过ChatGLM3-6B，体感比FastChat稳不少，尤其是并发上来后显存控制得更好，PagedAttention其实不用太纠结，默认参数就能用，先把tensor-parallel-size设成2试试。两张4090的话，建议直接张量并行，每张卡分12G左右，别开流水线并行，小模型没必要。量化的话，AWQ比int8香，实测速度基本不掉，显存能压到10G以内，但如果你文档检索对精度敏感，建议先跑一遍评估集再决定，别盲上量化。

vLLM那个PagedAttention其实不用太纠结，默认参数就能跑，主要收益在大并发场景下显存碎片少很多。你这种情况我建议直接上vLLM，FastChat做原型验证可以，但生产环境吞吐量差距确实明显。两张4090的话，如果走张量并行，6B模型其实单卡就能塞下，另一张卡可以留给embedding模型或者干脆跑个reranker，知识库问答里这俩才是性能瓶颈。量化方面我踩过坑，int8用GPTQ方案比AWQ稳，AWQ在6B上偶尔有 weird 的输出抖动，但速度能快20%左右，显存能压到10G以内。你要是只是几千条文档，其实可以考虑把向量检索和LLM拆开，用vLLM只做生成，检索走CPU内存，这样显存压力会小很多。顺便问下你用的embedding模型是哪个？如果是bge-large，那个本身也要占2G多显存，分配的时候得留出来。

vLLM确实适合并发场景，但6B模型上FastChat调好线程池也够用，关键是显存碎片问题。两张4090建议用张量并行，每卡12G左右留给KV cache，剩下的跑量化。我之前试过AWQ 4bit，显存直接砍半，速度比int8快15%左右，但知识库检索的质量会掉一点，看你更看重哪头。你文档量不大，其实可以考虑只量化部分层，效果折中。PagedAttention参数不用太纠结，默认值就行，主要调下max_num_seqs和gpu_memory_utilization。

4090双卡跑6B其实vLLM更省心，吞吐量差距在长文档场景特别明显，FastChat的显存碎片化太严重了。PagedAttention不用太纠结，默认参数对6B够用，重点是把tensor-parallel开到2，两张卡各12G左右。量化的话建议直接试AWQ，int8在4090上速度反而可能掉，AWQ的显存占用能压到8G以内，精度损失基本感知不到，但要注意ChatGLM3的AWQ版本对某些算子支持不完善，最好先用官方测试脚本跑一遍。你几千条文档的RAG场景，瓶颈多半在embedding和检索，模型推理反而不是大头，别花太多时间调参。

vLLM那个PagedAttention确实上手有点门槛，但6B这规模真没必要太纠结，我两张3090跑过，vLLM开个tensor-parallel=2，--max-model-len设4096，--gpu-memory-utilization设0.9基本就能把显存榨干，吞吐比FastChat稳太多了，尤其并发上来以后差距很明显。FastChat胜在省心，但长文档和并发一多，它的调度机制确实容易卡，你几千条文档做RAG的话还是建议直接上vLLM。显存分配这块，两张卡直接平分就行，不用搞什么流水线并行，6B参数量单卡24G其实都放得下，关键在KV cache，vLLM会自动管理，你只要留个2-3G给别的进程就行。量化的话，AWQ比int8稳，我试过AWQ 4bit，速度能再提个20%左右，但回答质量在知识库场景下会有点飘，尤其是专有名词和长句复述，如果文档质量要求高，建议先用FP16跑通，后面再量化对比。你倒是可以先用vLLM默认配置跑一下，参数太多了反而容易出问题，卡的话再调--block-size和--swap-space。另外问下，你RAG的检索和embedding模型是跑在同一台机器上吗？如果是，那显存分配得重新算，不然会打架。

vLLM吞吐确实香，但6B模型FastChat调好batch也够用，4090两张跑int8刚好。

vLLM的吞吐量确实比FastChat强不少，尤其并发上来之后差距很明显，6B模型用vLLM更稳，配置别怕，pagedattention基本不用动，默认值就行。显存分配的话，两张卡直接tensor parallel，各占12G左右，留点余量给KV cache。量化的话AWQ比int8靠谱，效果损失很小，速度能提30%以上，但得确认你用的是支持AWQ的版本，不然容易踩坑。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好了也够用，量化AWQ省显存效果还行。

两张4090别用张量并行，拆两路部署吞吐更高，int8够用别上AWQ折腾。

vLLM确实快不少，尤其并发上来之后差距很明显，6B模型建议直接上vLLM，FastChat适合快速验证场景。两张4090不用刻意分配，vLLM会自动做tensor parallel，跑起来显存占用比FastChat干净多了。量化的话我试过AWQ，4bit下效果基本无感，int8稍微稳一点但速度提升有限，你这数据量不大其实不用太纠结，先把PagedAttention的gpu_memory_utilization调到0.9试试看。

vLLM做推理确实比FastChat稳不少，尤其并发上来之后显存管理好很多，PagedAttention其实不用太纠结，默认参数对6B模型基本够用。两张4090的话建议张量并行或者干脆单卡跑，另一张留作冗余，不然跨卡通信开销反而拖慢速度。量化方面我试过AWQ，int4下显存能压到10G左右，速度几乎没损失，但知识库问答这种场景还是建议int8，准确率更保险，毕竟几千条文档对6B来说精度波动影响挺明显的。

vLLM确实值得折腾一下，6B规模下吞吐提升挺明显的，尤其你并发一高FastChat就吃力，换vLLM基本能解决。双卡的话直接tensor parallel=2就行，不用手动分，PagedAttention默认参数够用，别被吓到。量化的话建议先试AWQ，int8实测速度损失很小，但显存能省不少，6B完全能塞进单卡24G，这样另一张卡还能跑别的服务或留余量。

vLLM确实吞吐高，但6B这规模FastChat调好batch和max-length也够用，主要瓶颈在并发时显存碎片化。我之前两张4090直接tensor并行跑int8，每张卡分12G左右，剩余给KV cache，响应稳定多了。AWQ量化后速度提升明显，但知识库场景下检索质量下降得比int8多，建议先试int8。PagedAttention不用太纠结，默认参数对6B够用，你把gpu-memory-utilization调到0.9试试。

vLLM吞吐确实猛，但6B小模型FastChat调好batch也够用，双卡直接tensor并行省心。int8速度损失小，AWQ显存更友好，建议先试AWQ。

之前做rag服务踩过类似的坑，6B这规模其实vLLM优势更明显，吞吐高不少，FastChat胜在省心但并发确实拉胯。显存分配建议两张卡都开tensor parallel，24G跑6B其实挺宽裕，不用刻意量化。int8实测掉点不明显，AWQ如果知识库问答对精度敏感建议先跑测试集对比下。PagedAttention不用太纠结参数，默认值就够用，主要调下max-num-seqs和gpu-memory-utilization。

vLLM吞吐确实强，但6B规模FastChat调好线程池也够用，建议先量化int8试试。

vLLM吃显存确实猛，但吞吐量碾压FastChat，6B建议直接vLLM+张量并行，两张卡刚好。量化选AWQ，int8掉点不明显，速度能再提一截。

vLLM的吞吐确实比FastChat强不少，尤其并发高的时候差距很明显，6B模型我建议直接上vLLM，PagedAttention默认参数其实就够用，不用太纠结。两张4090的话，可以开tensor parallel，把张量切到两张卡上，显存压力会小很多，或者干脆只挂单卡推理，另一张留给embedding和rerank。量化方面，AWQ的int4比int8稳，速度提升大概30%-50%，但效果损失很小，几千条文档的场景基本感知不到，你可以先跑个评测集对比下再定。

vLLM吞吐确实猛，但6B这规模FastChat调好batch也够用，量化AWQ能省一半显存速度损失很小。