部署Qwen2.5-32B用vLLM还是SGLang？显存刚好够但延迟很迷

SGLang那个OOM得调max-prefill-tokens，我用A100跑同配置调完就稳了。

SGLang那个OOM八成是chunked prefill没开，调下max-prefill-tokens试试，能稳不少。

这俩框架我最近也折腾过一阵，感觉vLLM那个首token飙高多半和scheduler的抢占策略有关，试试把max_num_seqs调小点或者开下continuous batching的tuning参数，能压下来不少。SGLang的OOM我倒是没碰到过，不过看issue里说可以试试把chunked prefill关掉，或者手动设下mem_fraction_static，别让它自动算。你显存剩10G其实挺尴尬的，刚好卡在复用边界上，要不先固定max_len跑几天看看峰值，再决定要不要上pagedattention的v2版。

SGLang那个OOM调下chunked prefill参数试试，我上次调完稳多了。

我最近也在这两个框架间反复横跳，vLLM的调度确实容易抽风，但SGLang那个OOM八成是radix cache没配好，试试把--chunked-prefill关掉或者调低--max-running-requests，内存复用立马就顺了。另外你AWQ后显存还有10G，其实可以试试给vLLM开--enable-chunked-prefill，把prefill拆碎点，首token延迟能稳不少。不过说到底，单卡跑32B还是有点赌运气，要不看看offload到CPU做长上下文？

这问题我上周刚踩过一模一样的坑，也是A100 80G跑32B AWQ。vLLM那个首token抖动我这边也复现了，后来发现是显存碎片化导致的，尤其开了continuous batching之后，长序列请求会挤占prefill的预算。SGLang那个OOM我倒是没遇到，但看你描述，可能是radix cache的reuse策略跟AWQ的group size不兼容，它默认会为每层KV cache预留更多空间，你试试把--kv-cache-dtype改成fp8_e5m2，能省不少。

其实你这情况我更推荐先检查一下量化后的模型是不是真的只占36G，有些AWQ版本会额外保留fp16的weight做scale，实际占用比预想高。另外你提到并发高才OOM，我怀疑是SGLang的page大小设太大了，默认的2048 token/page对32B这种长上下文模型很浪费，改成512试试。

还有个小技巧，如果只是内部工具，可以给vLLM加--max-num-batched-tokens限制一下，牺牲点吞吐换稳定性，首token延迟能压到1秒内。我目前是vLLM跑单请求，SGLang留到需要低延迟的场景，两个框架共存也不冲突，反正模型文件是同一份。

SGLang那个OOM八成是radix cache没关，试试关掉或调小chunk size，首token还能再压一压。

说到这个我最近也折腾过一阵，A100 80G跑32B AWQ确实是个临界点。你那个首token偶尔飙到3秒，我猜大概率是vLLM的continuous batching在prefill阶段碰上长prompt或者多请求排队时触发了chunked prefill的阈值，这个版本参数没调好的话波动会很明显。SGLang那边OOM我倒没遇到过，但它的RadixAttention确实对前缀复用很敏感，如果你内部工具的prompt模板经常变，反而容易让显存碎片化，你可以试试把mem_fraction_static调低一点，或者直接关掉radix cache再对比下。

另外有个思路你可能没试过，就是直接上vLLM的decode-only模式，把prefill单独拆出去用另一个小模型比如Qwen2.5-1.5B顶一下，虽然架构上麻烦点，但能把首token压到稳定1秒内。不过说真的，你这显存余量10G看着够，实际上AWQ的激活值在长序列下会爆炸，建议把max_model_len从默认的32K砍到16K，很多诡异延迟和OOM都是这个引起的。

还有个细节，你用的量化版本是GPTQ还是AWQ？两者在SGLang上的内存复用逻辑不一样，AWQ按group size切分后，如果batch size超过8，KVCache分配容易出问题。我这边最后是换回vLLM，但把gpu_memory_utilization设成0.9，然后开了--enable-chunked-prefill配合--max-num-batched-tokens 4096，首token波动基本就消失了。你可以先试试这个组合，成本和改动最小。

SGLang那个OOM我也踩过，调下chunked prefill参数能缓解，但vLLM3秒延迟确实难顶。

SGLang那个OOM我也踩过，不是显存不够，是它默认把prefill和decode的memory pool分得太死，调一下--mem-fraction-static和--max-prefill-tokens能缓解不少。vLLM首token抖动我倒觉得可能是AWQ量化后某些层对padding敏感，试试把--max-num-seqs调低点，或者开--enable-chunked-prefill，延迟能稳一些。你这场景其实可以混合用，低并发走SGLang，高并发切回vLLM，反正两个框架切换成本不高。

SGLang那个OOM八成是radix cache没关，试试--disable-radix-cache，能省不少显存。

vLLM首token抖动可以调下--max-num-seqs，别让并发全挤在prefill上。

SGLang那个OOM调下--mem-fraction-static试试，我压到0.75就稳了。

vLLM首token飘的话，把max-num-seqs调小点能压住。

这问题我最近也踩过，A100 80G跑4bit Qwen2.5-32B确实是个临界点，10G余量看着够，但prefill和decode的峰值内存是分开算的，SGLang那个OOM多半是radix cache或者chunked prefill的默认参数没调，试试把max-prefill-tokens调小点，或者直接关掉一些内存复用选项，vLLM那边首token飙到3秒我倒觉得不一定是引擎问题，可能是AWQ的group size和vLLM的算子没对齐，导致某些shape走了fallback kernel，你检查下有没有用上Marlin或者GPTQ的优化路径。另外你量化用的什么工具？如果是autoawq，建议看看是不是用了--zero-point，那个在vLLM上兼容性一般，换对称量化可能延迟会稳很多。还有个小技巧，两个框架都试一下把continuous batching的bucket size调低，能明显减少抖动。如果还有余力，建议测下FP8动态量化，A100虽然不支持原生FP8，但vLLM有模拟层，有时候延迟反而比AWQ更稳定，就是显存会紧一点。最后问下，你那个并发高是多高？如果是几十路同时打，单卡这配置确实容易撞墙，可以考虑把max-num-seqs限制在16以内试试。

显存余量太紧就是会这样，SGLang那内存复用参数调一下试试，vLLM加个max-num-batched-token应该能稳点。

你试过把KV cache量化打开没？这俩框架对显存余量的敏感度不一样，vLLM那个3秒延迟可能是调度抖动。

试试把SGLang的chunked prefill打开，再把max-prefill-tokens调低点，OOM能缓解不少。

这俩框架我最近也折腾过一阵，vLLM那个首token抖动大概率是调度策略的问题，可以试试把max_num_seqs调小或者开一下prefix caching，能压下来不少。SGLang那个OOM我倒是没遇到，不过听说是要手动调一下mem_fraction_static参数，默认值在4bit量化下确实容易踩坑。你显存剩10G其实挺尴尬的，要不试试把KV cache的预留再收紧一点，或者干脆把max_model_len限制到8K以内，可能两边都能稳住。另外你测并发的时候有没有留意过GPU利用率？有时候瓶颈根本不在框架，是CPU和GPU之间数据传输卡住了。

这俩框架我最近也在对比，体感vLLM的调度策略对burst请求确实不太友好，首token抖动大可能跟它的continuous batching实现有关。SGLang那个OOM我遇到过，它默认prefill和decode共用显存池，得手动调--mem-fraction-static或者干脆分开设，不然并发一上来就炸。你显存余量不大，建议试试SGLang最新版，我记得更新日志里提过优化这块的内存复用，或者把max-running-requests调低点换稳定性。还有一个思路是检查下量化格式，AWQ在某些版本上对SGLang的支持不如vLLM成熟，说不定换GPTQ能规避掉那个内存问题。

SGLang的OOM八成是chunked prefill没开，把max_prefill_tokens调小点试试。

说实话这俩我都踩过坑，AWQ 4bit下SGLang的显存管理确实更激进，prefill和decode的缓存策略调起来挺费劲，你试试把max-prefill-tokens调小点，或者干脆关掉chunked-prefill看看。vLLM那边首token抖动多半是调度问题，可以试试开continuous-batching然后限制下最大并发数，我这边把--max-num-seqs降到8以后稳了不少。另外你剩10G其实挺悬的，建议给KV cache留点余量，不然并发一上来谁都救不了。

这俩框架在AWQ下表现差异挺大的，vLLM那个首token抖动我猜是显存碎片化导致的，试试把gpu_memory_utilization调低点留出余量，或者开下prefix caching看能不能缓解。SGLang的OOM确实常见，它默认的radix cache策略吃显存比较猛，可以手动限制下prefill的chunk size或者把decode的memory pool调小点，虽然会牺牲点吞吐但至少不崩。另外你量化用的是AutoAWQ还是GPTQ？不同量化格式对这俩框架的支持度也有差别，我之前用GPTQ在SGLang上反而更稳。