大模型本地部署显存爆了，量化后效果又不行，求老哥指条明路

24G跑7B的FP16其实有机会的，你试试把上下文长度砍到2K以内，再用flash attention和offload到内存，加载时应该能压到20G左右。量化掉精度这事我懂，特别是代码生成，4bit下逻辑崩得很厉害。要不你试试Q8或者混合量化，只把关键层保留高精度，效果会好不少。还有别忽略llama.cpp的mmap模式，能省不少显存。

试试8bit量化或者用vLLM开KV cache offload，24G跑7B其实不用压到4bit。

24G跑7B的FP16按理说应该够啊，你是不是把context window开太大了，或者用了transformers没开gradient checkpointing？llama.cpp的话可以试试--no-mmap或者把cache全放CPU。量化这块建议别碰GPTQ了，试试GGUF的Q5_K_M或者Q6_K，体感和FP16差距小很多，代码生成这种任务对量化敏感度确实高。另外可以看下是不是prompt写得有歧义，有时候模型逻辑崩了不全是量化锅。

试试8bit量化或者GGUF的Q5_K_M，比4bit强不少，显存占用也就多3-4G，4090完全扛得住。

4090 24G跑7B FP16按理说不会爆啊，你是不是上下文窗口开太大了？我昨天刚用Qwen1.5 7B试了llama.cpp，默认8k上下文能塞进去，你检查下是不是把max_length设成了32k之类的。量化掉代码能力确实肉疼，但可以试试把KV cache保持FP16，只量化权重，效果会好不少。另外你那个递归报错，说不定是采样参数调太激进，temperature拉低点再试试。

24G跑7B的FP16按理说应该够啊，你查过是不是context长度设太大或者kv cache没优化？我拿4090跑Qwen1.5-7B用vLLM开gptq量化，代码生成准确率跟原版差距不大，可能你解码参数或者prompt格式有问题。另外试试llama.cpp的Q5_K_M，比4bit损失小很多，或者用AWQ配合lmdeploy，显存占用和效果能平衡不少。

24G跑7B FP16其实够了，OOM多半是没开flash attention或者context设太长，先把max_seq砍到2k试试。量化掉点很正常，但写递归都报错八成是量化校准集太烂，换个c4或者wiki的校准数据重新量化，AWQ比GPTQ稳一些。要不直接上vLLM加GPTQ-Int8，8bit基本不掉点，24G带7B绰绰有余。

试试GGUF的Q5_K_M量化，比4bit稳不少，显存也扛得住。

4090跑7B FP16其实不至于OOM，模型权重也就14G左右，爆显存大概率是上下文长度拉太高或者没设max_split_size，可以先调小batch和max_length试试。量化掉点确实存在，但4bit写递归报错有点夸张，可能是校准集不对或者没开act_order，换GPTQ的desc_act试试会稳不少。另外Qwen1.5的4bit社区反馈比ChatGLM3好一些，可以优先拿它对比下。实在在意质量就上8bit，24G跑7B完全够，速度也还能接受。

7B用4090跑FP16不应该爆啊，试试vLLM或者exllamav2，量化换8bit的awq，4bit掉点太狠了。

7B模型FP16也就14G左右，4090 24G按说不该直接爆啊，是不是KV cache拉太高或者上下文设太长了？我这边跑Qwen1.5-7B用llama.cpp的Q4_K_M，代码能力掉得没那么夸张，写递归基本没问题，你要不换个量化格式试试，GPTQ和AWQ有时候确实会抽风。

7B模型FP16大概要14G左右，4090应该能塞下才对，你是不是context长度开太大了？试试把max_seq_len压到2k看看还爆不爆。另外量化掉效果这事，GPTQ对代码任务确实挺伤的，可以换GGUF的Q5_K_M试试，损失比4bit小不少，显存占用也还能接受。

7B模型FP16大概要14G左右显存，4090按理说不至于加载到一半就爆，可以看看是不是上下文长度拉太高了，那个吃显存很凶。量化掉点确实存在，但写递归报错有点夸张了，试试Q4_K_M或Q5_K_M这种，比纯4bit稳不少。另外Qwen1.5可以换Qwen2.5，同尺寸下代码能力提升挺明显的，量化后也比老版本扛造。

7B模型FP16大概要14G左右显存，4090的24G按理说够用啊，你说的加载到一半就爆，是不是context length设太大了？llama.cpp默认好像才512，但transformers有时候会按模型config里的max_position来分配KV cache，ChatGLM3那个32K的上下文光KV cache就能吃掉不少。可以试试把max_length压到2K以内，或者用vLLM的paged attention，显存利用率会好很多。量化掉效果这事挺正常的，4bit对代码任务确实伤，尤其是递归、边界条件这种需要精确推理的地方，权重精度损失直接反映在逻辑上。我之前跑Qwen1.5-7B的GPTQ-Int4，写个快排都能把pivot搞错，换成Int8就好很多，显存也就多占几个G。你这卡其实可以试试AWQ的Int8或者GGUF的Q5_K_M，质量和显存的平衡点比4bit强不少。实在不行就上双卡或者换14B的Int4，参数量的收益通常能盖过量化的损失。

7B模型在24G上FP16理论是够的，但你得把KV cache和框架自身的开销算进去，llama.cpp默认还会预留一些buffer，实际吃满很正常。想省显存又不想太掉质量，可以试试Q4_K_M或者Q5_K_M这种，比纯4bit的GPTQ/AWQ稳不少，尤其是代码任务。另外不知道你量化时有没有保留imatrix，带importance matrix的量化对代码能力影响会小很多。还有一点，4bit掉逻辑有时候不全是量化的锅，采样参数和prompt模板不匹配也会让模型看起来变傻。你可以先用同样的prompt在FP16和量化版上各跑一遍对比，确认到底是量化损失还是别的问题。如果实在在意质量，双卡或者换32G的卡可能比死磕量化更省心。

7B模型FP16大概要14G左右显存，4090应该能塞下才对，是不是上下文开太长了或者没开flash attention？量化掉点确实挺常见的，我这边经验是AWQ比GPTQ稍微稳一点，但写代码这种任务4bit还是容易翻车。要不试试8bit量化折中一下，显存占用大概8G，效果比4bit好不少。另外Qwen1.5的代码能力本来就比ChatGLM3强一截，可以换个底座再试试。