部署7B模型到4090，显存总是差一点，量化后效果又崩了怎么办？

试试vLLM的PagedAttention加AWQ量化，7B在4090上跑满14G出头还能留点余量，长文本稳定性比NF4好不少。另外你RAG的chunk别切太大，检索回来的上下文太长也会拖垮生成质量，不全是量化的锅。实在不行就上双4090或者换A6000，但先调调gpu_memory_utilization和max_model_len，很多时候是参数没配对。

7B模型在4090上确实挺尴尬的，24G显存看着不小，但真跑起来KV cache一占就捉襟见肘。你那个NF4掉质量的根因大概率是量化把attention层的数值精度打得太狠了，长文本推理时误差累积特别明显。可以试试AWQ量化，相比NF4对激活值的保护更好，7B大概占5.5G左右权重，剩下的留给KV cache和context，4090应该能扛住4k左右的上下文。vLLM确实值得试，它的PagedAttention对KV cache管理比HF那套省不少，但注意vLLM对量化的支持有限，AWQ是官方支持的，GPTQ也行，NF4就别想了。另外你可以考虑把context长度压一压，知识库检索回来的chunk别一次全塞进去，做个rerank取top3，显存和效果都能兼顾。实在不行就双卡4090或者上A6000，单卡硬扛7B+长上下文+RAG确实是在挤牙膏。

换vLLM试试，PagedAttention能省不少显存，NF4质量掉得厉害不如跑AWQ。

Qwen1.5-7B用NF4确实容易掉点，长文本重复多半是量化把KV cache也压狠了。可以试试vLLM的AWQ量化，7B大概占11-12G，4090上跑得挺稳，吞吐也比HF快不少。或者换个思路，用Qwen1.5-4B或者Yi-6B这种小一号的，RAG场景下效果未必比7B差多少。实在想上7B，LMDeploy的W4A16也可以看看，显存控制比GPTQ友好。

试试vLLM的PagedAttention加AWQ量化，7B在4090上能压到13G左右，效果比NF4稳不少。