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

vLLM的PagedAttention对长上下文和并发提升确实明显，6B模型用vLLM更稳，FastChat做原型验证还行，生产环境别指望。两张4090可以试试tensor parallel，但6B模型单卡也跑得动，另一张卡留给embedding或rerank模型更划算。量化方面，int8实测速度基本没损失，AWQ在低显存下更友好，但知识库问答场景建议先试试int8，效果差距很小，显存能省下3-4G。你文档量不大，瓶颈大概率在检索和生成调参，别太纠结框架。

同款场景，我之前也在这俩之间纠结。vLLM确实吃吞吐，但6B这个体量FastChat的短板不在框架本身，你把max-length调小点、开个continuous batching，并发其实能救回来不少。显存分配建议两张卡都跑张量并行，单卡24G跑6B其实有点浪费，int8量化后显存能省一半，但AWQ对ChatGLM的激活值敏感，效果掉得比int8明显，速度提升倒不大。另外如果文档检索为主，不如把量化省下来的显存留给embedding和向量库，响应体验会比死磕推理框架更直接。

说实话你这需求直接上vLLM就行，FastChat并发一高确实拉胯，6B模型用vLLM吞吐能翻倍，PagedAttention其实不用细调，默认参数就够用。两张4090的话建议张量并行（tensor parallel），各占12G左右，剩下留给KV cache，几千条文档完全没压力。量化方面我试过AWQ，int4下显存能压到10G以内，速度基本不掉，但效果会有轻微下降，做知识库问答够用，int8反倒性价比不高。你要是图省事可以先用vLLM默认配置跑起来，遇到OOM再调gpu-memory-utilization，别一上来就折腾量化。

vLLM上手确实有点门槛，但6B规模下吞吐优势很明显，尤其你并发一高FastChat就吃紧，建议直接换vLLM。双4090的话，张量并行设2就行，显存分配不用太纠结，vLLM会自动切块，重点是把max-model-len调小点，几千文档没必要留太长上下文。量化的话int8实测掉点不多，AWQ在6B上速度提升大概20%-30%，但显存省得有限，你要是24G×2其实不太需要量化，优先保证精度吧。

vLLM吃显存确实猛，但吞吐高不是一星半点，量化到AWQ能省不少，两张卡开tensor并行试试。

vLLM吃显存但吞吐确实猛，6B上两张卡开tensor parallel够用，int8能省一半显存速度掉得不多。

vLLM吃显存确实猛，但吞吐量真香，6B的话两张卡切张量并行够用，int8基本无感掉点。

我也踩过类似的坑，FastChat胜在省心，但vLLM的吞吐确实强一截，尤其并发上来之后差距很明显。6B这种规模，vLLM配默认参数基本够用，PagedAttention不用太纠结，先跑通再调。两张4090的话，建议张量并行直接开2，显存分配上vLLM会自动管理，不用手动指定。量化方面我自己试过AWQ，int4下显存能压到10G左右，速度反而比int8快，质量损失的感知得看你的知识库场景，如果只是检索式问答问题不大。

vLLM吃显存确实比FastChat狠，但吞吐量真不是一星半点，6B模型上两张4090跑vLLM绝对够，PagedAttention主要调个max-num-seqs和gpu-memory-utilization就行，别用默认值。显存分配建议tensor并行开2，每张卡留个2-3G给KV cache，不然长文档容易爆。量化的话实测AWQ比int8稳，速度提升大概20-30%，但文档检索场景下质量损失基本感知不到，可以优先试AWQ。

vLLM的上限确实高，但你这数据量用FastChat也够，瓶颈多半在并发线程和显存碎片上，可以试试把两张卡都塞满，用tensor并行再加--num-gpu 2，显存吃紧就开--max-memory限制每卡占用。量化的话，int8基本无损，AWQ在6B上速度提升明显但偶尔有输出抖动，建议先跑一批测试文档看看。你几千条文档其实可以试试只量化KV cache，效果和速度平衡最好。

vLLM那个PagedAttention没你想的那么玄乎，默认参数基本就能跑，关键是把gpu-memory-utilization设到0.9左右，两张卡就用tensor-parallel-size=2，数据量才几千条文档的话其实不用太纠结吞吐，FastChat慢多半是它默认的调度策略太保守。我自己试过ChatGLM3-6B，vLLM的TTFT（首token延迟）确实比FastChat低不少，但如果你只是内部几十个人用，FastChat调好max-num-seqs和max-total-tokens也能凑合，没必要为了极致性能去啃vLLM的文档。显存分配上，两张卡最好别各跑一个副本，用张量并行反而省显存，6B模型int8下大概12G左右，AWQ能压到10G以内，但说实话4090的24G跑FP16都绰绰有余，除非你同时开长上下文和超大批次。量化方面我建议先试AWQ，速度比int8快且掉点不明显，但要注意AWQ对ChatGLM3-6B的支持在vLLM里可能有点坑，有些版本会报算子不匹配，实在不行就退回int8，效果差异在知识库问答这种场景里基本感知不到。你既然数据量小，不如直接上vLLM，把max-model-len设成4096，block-size用默认的16，剩下交给框架自己调，跑通了再回头看显存瓶颈在哪。还有个事，FastChat的并发慢有时候是embedding和re-ranking拖后腿，跟LLM本身没关系，你检查下是不是知识库检索那段卡住了。

4090双卡跑6B其实挺宽裕的，vLLM的吞吐优势在并发场景下确实明显，但FastChat胜在省心。我个人建议直接上vLLM，PagedAttention默认参数就能跑，不用太纠结调参，先把max-num-seqs和gpu-memory-utilization设到0.85左右试试。两张卡的话，如果数据量不大可以考虑张量并行，但6B模型单卡就能塞下，另一张卡留给后续扩展或者跑个embedding模型更划算。量化的话int8对速度提升有限，AWQ在4090上能快个20%-30%，但知识库场景更吃显存带宽，效果损失其实不太能感知到，你可以先不开量化跑通流程再对比。

vLLM吞吐确实香，但6B规模FastChat调好batch也够用，4090双卡建议直接tensor并行。量化试过AWQ，速度提升明显但知识库检索质量会掉点，得自己权衡。

vLLM的PagedAttention别纠结，默认参数就能跑，关键是把max-num-seqs调小点省显存。int8实测比AWQ稳，回答质量损失小，双卡张量并行比

说实话这俩框架我都折腾过，最后留了vLLM。FastChat胜在开箱即用，但6B这种模型并发一上来确实容易卡死，它那个调度太笨了。vLLM的PagedAttention不用纠结太多，默认参数对6B完全够用，你只要把gpu-memory-utilization调到0.9左右，剩下交给它自己管理。

双4090的话建议直接tensor-parallel-size=2，别学网上那些分卡跑两个副本的骚操作，知识库场景需要的是单请求低延迟，不是多副本吞吐。我试过把两张卡拆开各部署一份，结果显存碎片化反而更严重。

int8和AWQ我实测过，AWQ在6B上基本能保住95%的原始精度，显存能压到12G左右，速度比FP16快大概20%。但你这24G卡其实不太需要量化，除非你想同时塞别的模型。真要量化的话，建议用GPTQ，AWQ和ChatGLM的兼容性偶尔会有奇怪的问题。

对了你数据量小的话，可以试试把embedding模型单独放一张卡，主模型放另一张，这样推理时互不干扰。另外记得开vLLM的continuous-batching，默认关着的话性能差一倍不止。

vLLM吃显存确实更狠，但吞吐量真香，两张卡直接tensor parallel，量化选AWQ比int8稳。

我之前6B试过，AWQ后速度提升明显，就是响应延迟会高一点点，文档少的话其实FastChat也够用。

vLLM确实更适合高并发，6B模型量级不大，直接上vLLM就行，PagedAttention默认参数其实够用，不用太纠结。两张4090的话，可以试试tensor parallel=2，显存分配上注意把max-model-len调低点，比如2048，能省不少显存。量化的话，AWQ比int8稳，速度提升明显，但知识库场景里检索质量可能会掉一点，建议先跑几个测试case对比下再定。

我自己的使用体验是vLLM在并发上确实碾压FastChat，尤其是多轮对话场景下显存碎片少很多，但6B模型不需要太纠结PagedAttention那些参数，默认配置跑起来就很稳。两张4090的话，建议单卡部署一个实例，另一张留给后续扩展或者跑embedding模型，别强行张量并行，6B用不上。量化方面AWQ挺香的，实测int4比int8速度提升明显，回答质量基本没掉，显存能压到12G左右，但要注意有些算子会变慢，先跑个benchmark再决定。

vLLM吞吐确实猛，但6B量级FastChat调好线程也不差，重点先上int8量化，显存能省一半。

vLLM在6B上吞吐确实比FastChat强不少，尤其并发上来后显存复用优势很明显，但PagedAttention主要调max_num_seqs和gpu_memory_utilization这两个就行，别被吓到。两张4090的话建议先单卡跑，另一张留给后续服务或干脆开个tensor parallel，24G跑6B其实挺宽裕的。量化我试过AWQ，int4下速度提升有限但显存能省一半，知识库场景效果损失基本感知不到，int8反而性价比不高。你数据量小的话其实瓶颈大概率在检索和prompt拼接上，模型推理倒不是最急的。

vLLM确实更适合你这场景，吞吐量差距不是一点半点，尤其并发高的时候FastChat容易卡在显存管理上。6B模型两张4090用vLLM开tensor parallel就行，PagedAttention基本不用调，默认参数跑起来就挺稳。量化的话建议先试AWQ，int8在6B上掉点不明显，速度能快不少，但vLLM对AWQ支持比int8好，glm3的话可能得自己转一下格式。显存分配上，两张卡别均分，主卡多给点，比如14G和10G，留点余量给KV cache，具体可以看vllm的日志调整。