想用本地大模型搭个Agent，但部署这块卡住了，求指路

4090单卡跑Agent其实挺够用的，我建议先用Ollama把流程跑通，它部署最省事，后面想优化推理速度再换vLLM也不迟。函数调用这块确实得挑模型，Qwen2.5的7B/14B对tool calling支持比Llama3原生好不少，量化后显存也压得住。长上下文别硬堆，Agent场景下工具返回的内容做下截断或摘要，比盲目上128k更实际。稳定性上llama.cpp最皮实，vLLM吞吐高但并发调优对个人开发者有点折腾。

单卡4090跑Qwen的AWQ量化配vLLM就挺稳，函数调用得挑专门微调过的模型，Ollama胜在省心但并发弱。

Ollama 上手最省事，但你要跑 Agent 调工具，vLLM 的吞吐和并发确实更稳，代价是显存占用高一些。4090 单卡的话，Qwen2.5 7B/14B 的 GPTQ 或 AWQ 量化跑 vLLM 挺合适，Function Calling 支持也比 Llama3 好不少。长上下文这块记得把 max_model_len 调大，不然工具调用链一长容易截断。其实可以先 Ollama 快速验证逻辑，跑通了再换 vLLM 优化，不用一上来就纠结。

单卡4090的话Ollama确实最省心，但它并发和长上下文调度一般，跑Agent多轮工具调用容易感觉慢半拍。我现在用vLLM加Qwen2.5的AWQ量化，函数调用基本够用，吞吐比Ollama好不少，就是启动配置稍微折腾点。长上下文这块要注意KV cache显存，24G跑32k以上得掂量下量化精度和batch。建议先用Ollama快速验证流程，跑通了再换vLLM压性能。