部署7B大模型微调后的显存爆炸，是我量化姿势不对吗？

int8量化本身省不了多少激活显存，你OOM的锅大概率不在量化姿势上。3000字输入在7B模型里，KV cache加上中间激活，峰值确实能顶到20G上下，A10这24G卡跑单条长文本都悬，更别说并发了。bitsandbytes的int8主要是压权重，对KV cache和attention那块激活几乎没帮助，AutoGPTQ也类似，所以别指望量化能救长上下文。use_cache=False反而会让推理变慢且不一定省显存，因为每步都要重算，实际峰值可能更高，这点可以再确认下。真要在24G上跑，优先考虑vLLM或者SGLang，PagedAttention对KV cache的管理能省不少，再配合max_model_len限制和合理的batch调度。如果并发是硬需求，要么换14B以下的更小模型，要么直接上两张卡做张量并行，单卡硬扛7B长文本加并发基本不现实。

3000字输入在A10上OOM其实不奇怪，KV cache这块int8权重帮不了你，长序列的cache占用才是大头。你试试vLLM部署，开paged attention和gpu_memory_utilization限制，并发也能扛一些。另外确认下是不是max_model_len设太大了，那个会预分配不少显存。7B跑24G单卡长文本本来就紧，量化只是缓解权重部分。