大模型本地部署显存爆了，量化后效果又降，求指路

双4090别硬刚70B了，换32B的AWQ加vLLM，速度质量都舒服很多。

双卡4090跑70B确实挺折磨的，AWQ掉质量很正常，4bit对代码任务本来就不太友好。其实你可以试试vLLM配GPTQ-Int4，速度比裸transformers快好几倍，配置也没TensorRT那么折腾，社区文档照着抄基本能跑起来。但说实话，本地写代码辅助的话，70B量化后的体验大概率不如直接调Claude或者DeepSeek的API，省下来的时间精力更值。真要本地跑，不如降到34B或者Qwen2.5-Coder-32B这个级别，量化损失小很多，速度也舒服。

双4090跑70B本来就吃力，换32B量化加vLLM试试，速度和质量都能接受。

双4090跑70B量化也就图个能跑，写代码真不如直接上GPT-4 API，省心还快。

双4090跑70B确实挺尴尬的，48G显存卡在中间，FP16放不下，4bit又伤质量，这个痛点我太懂了。AWQ 4bit掉点其实还算好的，你要是试过GPTQ有时候更惨，代码任务对精度特别敏感，量化一狠逻辑就开始飘。vLLM确实能提吞吐，但它主要优化的是并发场景，你单路写代码的话提升没那么夸张，配置还容易踩CUDA版本的坑。TensorRT-LLM速度快是真的，但编译那套流程对非专业部署的人不太友好，折腾一天可能就跑起来一个模型。说实话你这个需求，不如考虑换32B或者Qwen2.5-Coder-32B这种，双卡跑FP8或者8bit量化，质量和速度都比硬上70B 4bit舒服。本地辅助写代码，稳定不崩比参数规模重要多了，70B那点质量优势在量化后基本被抵消了。

双4090跑70B量化确实吃力，不如换32B的AWQ加vLLM，写代码够用还稳。

70B本地跑代码辅助确实有点吃力，双4090上vLLM能提速但显存还是紧，建议试试张量并行加4bit AWQ，速度会好不少。量化掉质量这个基本无解，代码任务对精度太敏感了，要不就换34B或者Qwen2.5-Coder-32B，体验反而更稳。TensorRT-LLM配置确实坑多，可以先拿vLLM跑通再考虑换。真想省心就API吧，本地折腾性价比太低了。