部署7B大模型显存总爆，是量化精度问题还是上下文设置不对？

24G跑7B还爆显存大概率是KV cache在作妖，4090带宽喂AWQ反而容易卡顿，乱码八成是量化组大小没对齐。我建议你直接上llama.cpp的Q5_K_M，配合flash attention，上下文拉到8K都稳。vLLM在这卡上有点杀鸡用牛刀，除非你要并发，不然别折腾它。

24G跑7B FP16按理说长上下文不该爆，你八成是KV cache没开PagedAttention，vLLM默认开这个能省不少。AWQ慢可能是显存碎片化或者量化后kernel没走优化，试试GPTQ或者用llama.cpp的Q5_K_M，速度比4bit稳。乱码大概率是量化组尺寸和tokenizer没对齐，换装AutoAWQ新版重新量化一遍。我自己的4090用vLLM+FP8跑7B，max_length拉到8192都稳，你参考下。

24G跑7B FP16按理说余量不小，你OOM大概率是KV cache吃满了，尤其长对话默认会缓存所有历史，试试开一下vLLM的continuous batching或者手动调低max_model_len，别动max_length。AWQ慢可能是反量化没走GPU优化，llama.cpp用Q4_K_M配合mmap会更稳，乱码大概率是量化组大小没设对。我自己的4090跑Qwen2.5-7B是vLLM+AWQ 4bit，max_model_len设2048，跑了一周没出过问题，你可以参考下。

建议先用llama.cpp的Q5_K_M，配512的KV cache跑跑看，4090这卡吃满没问题。乱码八成是量化过头，AWQ4bit对7B这档真没必要。

4090跑7B别用AWQ，显存够就FP16加vLLM，KV cache设个2048稳得很。