4张A100部署70B模型老爆显存，量化后效果又拉胯，求指点

FP16跑70B本来就要80G往上，4卡40G得开offload或者换KV cache量化，纯靠tensor parallel肯定爆。

AWQ掉精度正常，试试GPTQ配vLLM的--kv-cache-dtype=fp8，能省不少显存，中文长文本逻辑会稳一些。

70B的FP16权重就要140G，4张40G卡扣掉KV cache和框架开销确实悬，tp=4也不一定稳。AWQ掉点挺常见，尤其长中文，试试GPTQ-Int4的group_size=128加act-order，比AWQ稳一些。真要保质量可以上8bit，或者用两张卡跑量化+CPU offload，慢是慢但基本不崩。vLLM那会版本对70B量化的支持也有限，建议换最新版或者试试llama.cpp的Q4_K_M。

70B的FP16权重就要140G，4张40G卡扣掉KV cache和激活根本不够塞，OOM很正常。AWQ掉质量大概率是校准集偏英文，中文长文本直接崩。可以试试GPTQ的Chinese-llama校准版，或者上llama.cpp的Q4_K_M做CPU+GPU混合offload，慢是慢但基本不炸。真要稳还得看你的并发和上下文长度，别一上来就拉满max-model-len。

70B FP16光权重就140G，你4张40G加起来才160G，还要留KV cache和激活的显存，TP切分再均匀也顶不住，OOM太正常了。AWQ 4bit掉质量尤其是中文这块我也遇到过，llama2本身中文底子就弱，量化一压逻辑直接散架，不是你的错觉。vLLM那个--quantization参数其实要配合模型本身已经是量化格式才行，你直接拿FP16权重加这个参数是没用的，得下现成的GPTQ或AWQ权重。想稳一点可以试试GPTQ-Int4加exllama内核，中文掉得比AWQ轻一些，或者干脆上8bit用bitsandbytes的NF4，显存大概80G左右能塞进4卡。真要跑通不求速度，可以考虑accelerate的device_map加CPU offload，把部分层丢内存，慢是慢但基本不崩。另外检查下是不是max_model_len设太大了，默认拉满的话KV cache能吃掉几十G，调小到2k-4k能省不少。

4张40G跑70B FP16确实挺紧的，光权重就140G，分到每张卡上35G，还没算KV cache和中间激活，OOM很正常。你调tensor-parallel-size没用是因为vLLM启动时就要把所有卡的显存算进去，TP=4刚好卡在边缘，稍微长一点的上下文就炸了。AWQ掉质量主要是激活量化太狠，中文长文本尤其明显，可以试试GPTQ的group_size=128加上act_order，或者用SqueezeLLM那种稀疏量化方案，对中文逻辑保留好一些。真要稳跑，建议上4-bit量化加CPU offload，vLLM的swap空间调大点，或者直接用llama.cpp的Q4_K_M，速度慢但基本不崩。40G单卡跑70B不现实，除非用多卡加NVLink做流水线并行，但延迟会很难看。

4张40G跑70B FP16肯定不够，权重就140G了。试试AWQ加--enable-prefix-caching，中文拉胯可能是校准集问题。

4张40G跑70B确实吃力，试试AWQ加tp=4再开cpu-offload，慢但能稳。

试试开vLLM的--enable-prefix-caching加CPU offload把部分层丢内存，4张40G跑70B本来就紧，量化掉点正常。