部署本地大模型做Agent，显存一直吃紧，有什么省显存的经验吗？

试试把工具返回结果截断到2K字符以内，再配合投机采样，24G跑7B模型能省出不少空间。

说实话24G跑Agent确实紧张，我后来干脆换7B甚至3B的模型，配合量化到3bit，省出来的显存全留给对话历史。工具返回结果我都是强制截到500字符以内，不然多轮下来上下文膨胀太厉害。另外你可以试试把历史对话做摘要压缩，每次只保留最近两轮完整内容，效果比硬撑长上下文好很多。

说实话4090跑agent确实尴尬，我自己的方案是换7B或8B模型加AWQ量化，配合flash-attention能把加载压到8G以内。工具结果先截断到500字左右再喂，不然多轮上下文叠起来谁都扛不住。另外可以试试把历史对话压缩成摘要存内存，只把最近两轮完整塞给模型，显存和效果能平衡不少。

说实话你这情况我太懂了，24G看着大，跑agent就是不够分。我建议先把工具返回结果硬截断到500字以内，再配合KV cache量化，基本能救回2-3G。另外别硬刚Qwen32B，换7B或者14B的4bit，agent场景真没那么吃模型上限，省下来的显存全给上下文长度更划算。

试试把工具结果先摘要再拼进上下文，长对话定期裁剪历史，能省不少显存。

4090跑agent确实紧，我之前也卡在这。建议试试把工具返回结果按token数硬截断，比如只留前500字符，再让模型用摘要做决策，效果意外地还行。另外可以试试把对话历史做滑动窗口，只保留最近3轮加系统提示，别全塞进去。vLLM对工具调用支持确实一般，我后来换回transformers配合paged attention，显存反而稳了点。你用的什么框架？如果是LangChain的话，可以看看它自带的memory优化选项，省个2-3G没问题。