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其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP16和量化中间。我建议你先别急着换小模型，试试把AWQ换成GPTQ的4bit，配合vLLM的awq引擎，速度能快不少，但前提是得把vLLM的版本和CUDA环境对齐，这块确实容易踩坑。另外你提到代码生成质量下降，我怀疑不只是量化精度问题，可能是采样参数没调好，比如temperature和top_p在量化模型上要更保守一点。如果实在不想折腾框架，可以试试exllamav2，它对双卡支持比vLLM省心，而且内置的量化推理优化比裸跑AWQ强。不过说实话，本地70B跑代码辅助，体验很难追上API，毕竟人家是集群+白名单优化过的，我最后是折中方案：本地跑32B的Qwen2.5-Coder，配合一个70B的API做二次校验，延迟和效果平衡得不错。你要是坚持70B，记得把KV cache offload到CPU，能省点显存给推理用，但速度会再慢一截，得权衡好。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在能跑和跑不爽的边界上。我建议别死磕AWQ了，试试GPTQ的4bit配合vLLM，吞吐会好很多，而且vLLM现在对量化模型支持挺成熟的。

代码生成质量下降这事，量化后确实会丢一些逻辑连贯性，如果目标是辅助写代码，可能7B或者13B的专用模型（比如DeepSeek-Coder）在量化后反而更靠谱。你可以先拿Qwen2.5-Coder-32B量化版试试，速度和效果平衡点比70B好找。

另外检查下是不是显存碎片化导致速度慢，开个vLLM的continuous batching能救不少。别折腾TensorRT-LLM了，那玩意配置地狱，除非你愿意花周末去啃文档。

双卡4090跑70B本来就吃力，vLLM配AWQ能救速度但救不了质量，写代码还是换32B的Qwen靠谱。

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了，试试GPTQ配合vLLM，吞吐能上来不少，配置其实没你想的那么玄乎，照着官方文档一步步来就行。代码生成质量下降这事，4bit确实会有损失，但你可以把量化后的模型跟原模型做个对比测试，看看是不是温度或top_p设置的问题。如果实在嫌麻烦，直接上Qwen2.5-Coder-32B的AWQ版本，速度和效果平衡得不错，本地写代码完全够用。

双卡4090跑70B其实可以试试张量并行，vLLM配起来没那么玄乎，照着官方文档搞个docker镜像能省不少事。不过你主写代码的话，我建议干脆换32B的Qwen或者DeepSeek量化版，速度质量平衡好很多，70B就算跑起来延迟也够难受的。另外AWQ4bit对代码任务确实伤，试试GPTQ的8bit可能保留更多逻辑能力，显存不够就牺牲点上下文长度。

双卡4090跑70B确实憋屈，试试4bit的GPTQ加vLLM，延迟能砍半，代码质量凑合够用。