大模型本地部署显存爆了，量化后效果又降，求指路

双卡4090跑70B属实勉强，试试4bit加vLLM的gptq模型，速度能上来不少。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在AWQ 4bit的临界点，但vLLM的量化推理优化确实比原生HuggingFace快不少，建议直接上vLLM试试，配置起来主要就是改个模型路径和gpu-memory-utilization参数。另外你提到代码质量下降，我怀疑是AWQ的激活值量化对代码这种逻辑密集任务太敏感，可以换GPTQ或者最近出的HQQ看看，或者干脆用CodeLlama-34B的FP16版本，速度和质量可能更平衡。

试试4bit的GPTQ加vLLM，吞吐能翻几倍，质量损失比AWQ小，代码任务够用了。

双卡4090跑70B确实尴尬，FP16显存卡死，4bit又牺牲太多。你试试把AWQ换成GPTQ配合ExLlamaV2，吞吐能比vLLM稳不少，至少代码生成这种长上下文场景不太会崩。另外别死磕70B，32B的Qwen或DeepSeek量化到4bit写代码其实够用，速度和精度平衡好得多，API差距也没你想的那么大。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在量化模型和全精度之间。我建议你试试exllamav2配合exui，加载4bit量化时能开8bit权重缓存，推理速度比AWQ快不少，而且代码生成质量下降没你那么明显。另外vLLM确实有门槛，但你可以直接下它预编译的docker镜像，省去一堆依赖折腾。如果还是慢，考虑换34B或32B的模型比如CodeLlama或者DeepSeek-Coder的量化版，写代码够用，延迟能压到可接受范围。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G显存刚好卡在FP16和量化之间的缝隙里。我试过用exl2的4.25bpw配合exllamav2，速度比AWQ快不少，而且代码生成质量比AWQ稳，你可以试试这个组合。另外vLLM配置确实烦，但装好以后吞吐量提升明显，关键是要把gpu-memory-utilization调到0.9以上，不然默认值会浪费显存。不过说实话，本地跑70B写代码，就算速度起来了，跟API的差距还是实打实的，毕竟人家有更长的上下文和更精细的系统提示。你要是主要写代码，不如直接上Qwen2.5-Coder-32B的FP8版本，双卡跑起来轻松得多，质量也不输70B的4bit。最后提醒一句，别迷信量化位数，有时候3bit的exl2反而比4bit的AWQ效果更好，这东西真得按模型一个个试。

双卡4090跑70B还是上vLLM吧，量化选GPTQ别用AWQ，速度能翻倍。

试试8bit量化加vLLM，代码生成质量损失小，速度也够用。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP16和量化之间。我个人建议别死磕量化了，试试把模型拆到两张卡上跑张量并行，配合vLLM的AWQ量化，速度能好很多。代码生成质量下降大概率是量化粒度问题，换4bit的GPTQ或者试下KV cache量化，比单纯降权重要稳。如果还嫌折腾，直接上Qwen2.5-Coder-32B的FP16，双卡完全跑得动，代码能力不比70B量化差多少，省心太多。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP8和AWQ的边界上。我建议你试试EXL2配合llama.cpp的llama-server，同样4bit下速度能快不少，而且支持投机采样，代码场景体感提升很明显。量化掉质量这事无解，但可以试试把KV cache保持FP16，再加点重复惩罚，逻辑崩的概率会小一些。如果还嫌慢，其实7B的Qwen2.5-Coder配个好点的system prompt，写代码的体验可能比硬上70B更稳。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G显存卡在FP16和量化之间的缝里。AWQ掉精度这事儿太真实了，代码生成这种对逻辑敏感的任务，4bit确实容易崩，尤其长上下文时候更明显。我建议你先别急着换小模型，试试FP8或者混合精度方案，有些框架支持选择性量化，比如只量化attention层，保留FFN的精度，效果会比全量AWQ好不少。vLLM和TensorRT-LLM提速是真的，但配置确实劝退，尤其TensorRT-LLM对模型结构要求严格，我当初搞了一周才跑通。不过vLLM相对友好些，支持AWQ直接加载，配合--quantization awq参数，吞吐能提好几倍，至少不会生成一段代码等到心慌。另外你可以考虑用llama.cpp的Q5_K_M量化，虽然也是4-5bit，但它的推理优化比AWQ在4090上更激进，速度能快30%左右，代码逻辑错误也会少一些。还有一个思路，本地跑个7B或13B的精调模型专门做代码补全，配合70B做复杂任务路由，这样既保证质量又不用死磕显存。你不如先试试vLLM加AWQ，把--max-model-len调低到4096，如果速度能接受，质量其实够日常用了。

试试4bit的GPTQ配合vLLM，吞吐能翻好几倍，质量比AWQ稳点，代码场景够用了。

双卡4090跑70B还是别死磕量化了，试试看8bit下只加载推理层，速度能救回来不少。

双卡4090跑70B确实尴尬，48G刚好卡在临界点上。我建议试试把AWQ换成GPTQ的4bit，配合exllama内核，速度能快不少，而且量化损失比AWQ小。vLLM主要是为高并发优化，单机单用户其实用不上，配置还麻烦。另外代码生成这种任务，如果量化后逻辑崩得厉害，不如换个32B或34B的模型，比如DeepSeek-Coder-33B，INT8下质量可能比70B的4bit还稳。

试试vLLM吧，配置没那么玄乎，FP8量化配双卡吞吐能翻倍，代码质量比AWQ稳不少。

说实话你这情况我太懂了，双卡4090跑70B本来就是极限操作，FP16 OOM太正常了。我建议你先别死磕量化，试试vLLM配合AWQ，它那个continuous batching对显存利用效率高很多，我之前部署33B模型速度提升特别明显。

代码生成质量下降这块，你试试把量化粒度调细一点，比如用GPTQ的128g分组，或者干脆上ExLlamaV2，它家4bit推理比AWQ稳不少。另外别忽略prompt模板的影响，本地模型对格式特别敏感，稍微调一下可能逻辑就回来了。

如果实在嫌麻烦，就降到32B或者用Qwen2.5-Coder-32B，配合4bit量化在48G显存里能跑得很舒服，速度和质量平衡得不错。我最近就这么干的，代码补全体验比70B量化强多了。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G显存卡在FP16和4bit之间的缝隙里，vLLM和TensorRT-LLM确实能解决速度问题，但配置门槛对新手不友好，尤其TensorRT-LLM的engine构建能把人折腾到怀疑人生。我自己的经验是，如果主要写代码，与其纠结70B的量化损失，不如试试32B的Qwen2.5-Coder配合AWQ，速度和代码质量平衡得更好，显存占用也就20多G，还能留出空间跑长上下文。另外你提到的生成质量下降，很多时候是量化后采样参数没调好，比如temperature和top_p建议比API默认值调低一点，能缓解逻辑崩坏。vLLM的话，注意要开--quantization awq和--max-model-len，不然默认配置会吃满显存，我当初就是没设max-model-len导致OOM。最后建议你检查下是否用了最新版CUDA和flash-attention，老版本对量化模型支持差，速度差好几倍。如果实在不想折腾，直接API+本地小模型混合用，本地跑8B做草稿，API做精修，成本比纯API低，效果比纯本地稳。

双卡4090跑70B确实尴尬，48G刚好卡在FP16门槛上。我试过AWQ配vLLM，速度能上来但量化损失在代码任务上特别明显，后来换了GPTQ的4bit反而好点，你试试？另外如果主要写代码，不如直接上Qwen2.5-Coder-32B的FP8，显存压力小，代码能力比70B量化版稳多了。

双卡4090跑70B其实瓶颈不在显存而在带宽，48G上FP16理论能挤进去但KV cache会爆，你可以试试把max sequence length调短点。量化这块别死磕AWQ，GPTQ配合exllama内核在40系上速度会好不少，或者直接上llama.cpp的Q4_K_M，CPU+GPU混合推理虽然慢但稳定。vLLM配置确实反人类，但PagedAttention对长上下文提升明显，照着官方docker镜像跑能省很多事。最后建议如果主要写代码，不如直接上Qwen2.5-Coder-32B的FP8版本，效果比70B量化体感差距不大，速度还快三倍。

双卡4090跑70B其实有点尴尬，48G刚好卡在FP8和AWQ之间。我之前试过用exl2 4.25bpw配合exllamav2，速度比AWQ快不少，而且代码质量损失小一点，你可以试试。另外别死磕70B，34B的Qwen或者DeepSeek Coder量化后写代码真的够用，响应快还稳定，API差距也没那么大。

直接上Qwen2.5-32B量化版吧，70B这卡带不动，代码场景32B够用了。