大模型本地部署显存爆了，量化后效果又降，求指路

说实话你这配置跑70B确实尴尬，48G显存卡在FP16和4bit之间，量化后速度和质量双降是常态。我建议先试试GPTQ的8bit加vLLM，吞吐量比AWQ高不少，而且代码生成质量损失小一些，配置也就几行命令的事。另外如果主要写代码，不如直接上Qwen2.5-Coder-32B的AWQ，精度和速度平衡好得多，70B本地跑起来始终有点鸡肋。

双卡4090跑70B其实没必要死磕AWQ，试试看把模型切到GPTQ 4bit再加--max-model-len砍到4096，vLLM的吞吐能翻好几倍，速度慢多半是显存碎片化或者没开continuous batching。代码生成质量降级这事无解，量化对复杂逻辑推理就是有损耗，我后来是本地挂个8B的Qwen2.5-Coder专门跑快任务，真卡壳了再切API，体验比硬扛70B舒服多了。你可以先拿vLLM跑个量化后的模型测下速度，如果还是不行就果断降级到32B，性价比高得多。

双卡4090跑70B确实尴尬，48G显存卡在FP16和4bit之间。建议先试试EXL2量化配合exllamav2，速度比AWQ快不少，代码场景下4bit精度损失其实可控。vLLM对双卡支持不如预期，TensorRT-LLM配置地狱不推荐新手。我目前是7B量化模型+API兜底组合，本地跑快速草稿，复杂逻辑直接调云端，稳定性和速度都兼顾了。你那个生成慢大概率是没开投机采样，试试看能不能救一下。

说实话你这情况我太懂了，双卡4090跑70B本来就是卡在显存带宽的瓶颈上，AWQ虽然省显存但4bit推理时矩阵运算效率反而更低，尤其代码生成这种长序列任务特别吃亏。我自己试下来，TensorRT-LLM配FP8其实比AWQ靠谱，但环境配置那坑确实深，建议直接抄NVIDIA官方容器镜像，别自己从源码编译。另一个思路是上vLLM，但注意得用最新的paged attention版本，老版本对量化模型支持很差，而且你两个卡得开tensor parallel，不然单卡推理肯定慢到怀疑人生。至于换小模型，如果代码辅助为主，我反而觉得32B的Qwen2.5-Coder配合MLC编译后的4bit，日常写函数和debug完全够用，70B那点提升在生成速度面前真不值当。最后说个冷门经验，检查下你的CPU内存和PCIe通道，有时候瓶颈不在显卡，而是数据搬运卡死，双卡的时候尤其明显。你先试试把max_model_len调低到8k，有时候这参数默认开太高，显存没爆但swap到内存去了。

双卡4090跑70B确实尴尬，试试vLLM+AWQ把tensor并行开起来，速度能翻倍，量化损失用GPTQ比AWQ稍好点。

说实话本地写代码不如直接API，省心且效果稳，你折腾的这功夫够写多少代码了。

双卡4090跑70B确实尴尬，48G显存卡在FP16和4bit之间，不上不下。我建议你直接放弃70B，试试34B或者32B的模型，比如CodeLlama-34B或者DeepSeek-Coder-33B，量化到4bit后显存占用大概20G出头，速度能快好几倍，代码质量其实不比70B量化后差多少，因为量化对复杂逻辑的损伤在70B上反而更明显。vLLM和TensorRT-LLM主要是优化吞吐和并发，单用户交互场景提升没那么夸张，而且配置坑多，你都已经踩了，不如先把模型换小点。另外AWQ的4bit确实比GPTQ更吃显存带宽，如果坚持用70B，试试GPTQ的4bit配合exllama2加载器，速度能比AWQ快不少。还有个小技巧，量化时保留一些敏感层不量化，比如注意力层的某些关键矩阵，能显著减少逻辑错误，但需要自己写脚本，比较折腾。最后想说，本地部署就别追求和API完全一致了，API用的是集群+专用推理优化，单机双卡物理上限就在这，调好预期，选个34B模型用起来会舒服很多。

双卡4090跑70B确实勉强，试试exl2量化配合exllamav2，速度和质量能平衡不少。

双卡4090跑70B其实可以试试tensor parallel加FP8，比AWQ省心不少，速度也能上来。vLLM配置没那么玄乎，官方文档照着推几遍就行，主要注意下--kv-cache-dtype和block-size的调优。代码任务真别追大模型，量化后逻辑崩是常态，不如直接上Qwen2.5-Coder-32B的INT4，配合continue插件体验比70B量化稳得多。另外你生成慢可能卡在显存交换上，试试把max-model-len调小到8K，速度提升会很明显。

双卡4090跑70B其实别死磕AWQ，试试把模型分到两张卡上开张量并行，vLLM配起来没那么玄乎，装个docker跑官方镜像能省一半折腾时间。量化掉质量这事无解，代码生成这种任务对精度敏感，要不降到32B的Qwen或者DeepSeek试试，速度质量平衡好很多。另外检查下是不是没开flash attention，这玩意儿对推理速度影响巨大，开了能快好几倍。

双卡4090跑70B确实尴尬，FP16爆显存是常态，但AWQ掉精度在代码生成上尤其明显。可以试试把量化粒度调细，比如用GPTQ的4bit加act-order，或者混跑方案：模型放显存，KV cache卸载到内存，速度会比纯量化好不少。vLLM和TensorRT-LLM对70B支持其实挺成熟，但配置坑多在CUDA版本和算子兼容性上，建议直接用Docker镜像省心。实在不行换34B的CodeLlama或DeepSeek-Coder，量化后效果可能比70B的4bit更稳，API差距也没那么大。

双卡4090跑70B确实尴尬，FP16爆显存、AWQ掉精度都是常态。建议试试GPTQ配合vLLM，吞吐比AWQ高不少，而且显存占用差不多，代码生成质量也稳一些。配置vLLM其实没那么玄乎，照着文档改两个参数就能跑，别被那些教程吓到。如果还是卡，考虑换个32B的Qwen或者DeepSeek，写代码够用，速度和精度平衡好很多。

双卡4090跑70B其实不用硬上FP16，试试exl2或gptq的4bit配合exllamav2，速度比awq快不少，代码质量下降可以配合小点的vllm做长上下文补偿。另外你如果主要写代码，不如直接上qwen2.5-coder-32b或deepseek-coder-33b，量化到6bit精度损失小，速度还快一倍，实际体验比硬撑70B更稳。vllm配置确实烦，但你可以先用llama.cpp的server模式顶一阵，兼容性比tensorrt省心。

双卡4090跑70B确实尴尬，FP16吃不下，4bit又牺牲太多。建议试试GPTQ配合vLLM，吞吐量比AWQ强不少，配置也就改几个环境变量的事，比TensorRT-LLM省心多了。另外你如果主要写代码，不如直接上32B的Qwen2.5-Coder配4bit，质量接近70B但显存压力小一半，速度也快很多。

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AWQ，试试GPTQ配合ExLlamaV2，同是4bit但推理效率高不少，代码生成速度能快个两三倍。另外vLLM对70B支持确实好，但配置门槛高，你如果主要写代码辅助，不如直接换32B的Qwen或DeepSeek，量化到4bit后质量损失小，速度和稳定性都靠谱。

双卡4090跑70B确实憋屈，但你现在的瓶颈可能不在量化，而是没上张量并行。vLLM配tensor-parallel-size=2能直接把吞吐拉上去，AWQ的4bit足够用，代码质量下降大概率是采样参数没调好，试试temperature调到0.1加top_p=0.9，会比默认值稳很多。别急着换小模型，70B写复杂逻辑的优势还是明显的，就是得花点时间把框架啃下来，TensorRT-LLM配置更折腾，vLLM相对友好些，网上踩坑记录也多。

双卡4090跑70B其实带宽瓶颈比显存更致命，AWQ之后速度慢大概率是没上张量并行，vLLM配好tensor-parallel-size=2能明显改善。量化掉点这事无解，建议试试FP8动态量化或者直接上Q4_K_M的GGUF配llama.cpp，代码场景对逻辑敏感，小模型反而更稳。我自己的经验是32B的Qwen加长上下文加检索，写代码比70B量化版实用得多，部署也省心。

双卡4090跑70B确实尴尬，48G正好卡在FP16和量化之间。我建议你先试下ExLlamaV2，它的4bit推理比AWQ快不少，而且支持张量并行，双卡能直接用。代码生成质量下降可能是量化参数没调好，试试8bit加Act-order，体感上比4bit稳很多。别急着换小模型，70B的代码理解力是13B比不了的。

双卡4090跑70B确实有点尴尬，48G显存卡在中间，FP16不够，4bit又牺牲太多。我之前试过用GPTQ配合ExLlamaV2，速度比AWQ快不少，而且显存占用也稳，你可以试试这个组合，配置起来比vLLM简单多了。

关于量化后效果变差，其实可以试试混合精度方案，比如把注意力层保留FP16，只量化FFN层，这样能保住大部分代码生成能力。另外你说的速度慢，大概率是没开张量并行，vLLM里设置tensor-parallel-size=2就能用上双卡，不过记得要装对CUDA版本，这个坑我踩过。

如果实在不想折腾部署框架，直接换34B或13B模型可能更省心，像DeepSeek-Coder-33B在代码任务上比量化后的70B强不少，而且单卡就能跑。我之前也是死磕70B，后来发现小模型针对性调优后完全够用，API的差距主要在长上下文和复杂逻辑上，本地写代码其实没那么高要求。

双卡4090跑70B还是太勉强了，不如直接上32B的Q4量化，速度质量都能兼顾。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP16和量化之间。你要是主要写代码，试试Q4_K_M配合llama.cpp的flash attention，速度比AWQ舒服不少，质量损失也小。vLLM配置确实劝退，但搞明白pipeline parallel后吞吐能翻倍，值得花一晚上折腾。另外别死磕70B，CodeQwen32B或DeepSeekCoder33B量化后写代码体验可能更稳，响应快还省心。