部署开源大模型，显存不够怎么破？求低成本方案

试试用ollama跑Qwen2.5-7B的Q4_K_M量化版，13B对4090确实吃力，7B效果也不差。

4090跑13B确实有点勉强，4bit量化掉精度是个痛点。可以试试llama.cpp的Q5_K_M量化，速度和效果平衡得比4bit好不少，配合GPU层数调参（比如留16层给显卡），剩下的offload到CPU，慢是慢点但至少能跑。如果预算紧，其实租几块P40或者V100的云实例更划算，学生认证经常有折扣，比自己折腾二手卡省心。另外vLLM对显存管理优化不错，但13B模型还是建议至少8bit量化+双卡，单卡硬扛太折磨了。

老实说24G显存跑13B模型确实有点捉襟见肘，我之前用4090试Qwen-13B也是直接爆显存，后来换了llama.cpp的Q4_K_M量化才能勉强塞进去，但速度确实感人，生成速度大概只有10 tokens/s左右。如果你对效果下降比较敏感，可以试试Q5_K_M或者Q6_K，虽然模型体积大一点但质量损失小很多，配合offload到CPU层数调低一些，显存占用能控制在20G以内。vLLM的话我试过用4bit AWQ量化，吞吐量比llama.cpp高不少，但单卡下batch size必须压到1才能不OOM，而且它对CPU offload支持不太好。其实还有一个偏门方案——用Ollama配合llama.cpp后端，自动管理显存和CPU交换，体验比手动调参省心。另外，如果只是自己玩，租云GPU其实比买硬件划算，比如AutoDL的按量计费卡，十几块钱就能跑一整天，学生党偶尔用用完全能接受。多卡方案成本太高，二手2080Ti魔改22G显存倒是能凑合，但供电和散热要自己折腾，不太推荐新手尝试。

我最近也卡在13B这坎上，试了一圈下来感觉量化真不是万能的，4bit那速度确实难受。要不你试试llama.cpp的mmap模式，把部分层放内存里跑，虽然慢点但至少不会OOM，日常聊天勉强能忍。另外可以看看Qwen的14B，它官方支持GQA，显存占用比同尺寸的Yi要低不少，说不定能省出运行空间。真没必要一步到位上A100，二手3080 20G现在性价比蛮高的，两张串起来跑个70B都行。

说实话24G跑13B纯属是量化方式没选对，试试AWQ或者GPTQ的4bit，配合llama.cpp的flash attention，速度能比你现在快好几倍。我之前用4090跑14B，把层数offload到内存一半，生成速度大概能到10 token/s，虽然不算快但至少能用了。学生党别急着上A100，先看看能不能租云GPU按小时算，比如autodl或者runpod，一个月可能就花几十块。另外可以试试把上下文长度砍到2K，显存占用直接降三分之一，效果损失比量化小多了。

学生党的话别急着上多卡，13B模型其实用llama.cpp搞4bit量化加CPU offload是能跑的，但速度确实拉胯，建议把GPU层数调高一点，比如全塞进显存，剩下的层交给内存，内存够大（32G以上）体验会好很多。另外可以试试GPTQ或者AWQ量化，比llama.cpp的gguf格式在vLLM里吞吐高不少，效果损失也小些。如果预算就几千块，收两张二手3090组NVLink，跑13B量化后速度能接近A100，比单卡4090强多了。

试下llama.cpp的Q5_K_M量化吧，4bit确实掉点明显但5bit会好很多，配合mmap把模型映射到内存，13B大概需要16G内存，速度虽然比不上纯显存但比offload流畅。另外vLLM对显存要求其实更高，还不如直接上AWQ或GPTQ量化版模型，很多社区已经调好的权重直接下载就行。预算有限的话最近二手3090价格降了不少，两张24G拼起来跑13B很舒服，比单卡4090体验好太多。

说实话24G跑13B挺尴尬的，Qwen和Yi这俩原生权重都不算小，硬塞肯定爆。你试的4bit量化效果差，大概率是没调好，llama.cpp用Q4_K_M或者Q5_K_M，配合flash attention，速度其实能到能用的程度，但别指望跟全精度比。vLLM的话，开--gpu-memory-utilization 0.9，再配合--cpu-offload-gb，把一部分层丢到内存里，推理速度会掉一半，但至少能跑。另一个思路是换模型，13B的话试试Qwen1.5的14B（它其实是13.8B），不过更建议直接上7B或8B的量化版，比如Yi-9B或者Qwen2-7B的Q8，显存占用直接砍半，效果差距没你想的那么大。多卡和A100真没必要，学生党去搞两张二手P40（24G）串起来，也就一千多，用llama.cpp的tensor split，性能比单卡4090强，就是功耗和噪音感人。另外可以考虑下SGLang，它最近对offload优化得不错，比vLLM在低显存场景下更灵活。最后建议你实际跑一下lm-eval-harness对比量化前后的分数，别凭感觉觉得效果下降，很多时候是解码参数没跟着调。

说实话24G跑13B真不算宽裕，但也不是完全没戏。我之前用llama.cpp试过Qwen-13B的4bit，速度慢主要是因为你把太多层offload到CPU了，内存带宽直接成了瓶颈。可以试试把GPU层数调到能塞下的最大值，比如只offload最后几层，速度能快不少，而且质量损失其实比全offload小。

另外你提到4bit效果下降明显，我猜你可能用的是GPTQ或者AWQ的旧版本，换成最新的GGUF Q5_K_M或者Q6_K试试，体感上比Q4好很多，显存占用也就多1-2G。如果还是OOM，可以考虑把上下文长度砍到2048，省下来的KV cache能多塞好几层。

vLLM的话，如果只是自己玩，其实不太推荐，它优化的是并发吞吐，单请求延迟反而未必比llama.cpp好。真要省钱，建议二手收张3090，24G显存现在也就四千出头，比A100便宜太多，跑13B量化版能全速，甚至能摸一下20B的模型。

最后问一句，你训练还是纯推理？纯推理的话试试exllamav2，它的量化方案我觉得是目前开源里效果和速度平衡最好的。

我之前也是4090跑13B直接爆显存，后来换了llama.cpp的Q5_K_M量化，效果比4bit好不少，速度虽然慢点但能接受。你要是能接受损失，试试8G显存跑7B模型其实更流畅，13B硬撑不如换小一号。还有一招是把KV cache调到8bit，能省1-2G显存，vLLM里加个--kv-cache-dtype参数就行。多卡A100真没必要，学生党性价比最高就是租云GPU按小时算，跑完就关，比买卡划算多了。

4090跑13B确实难受，不过不用急着上多卡。我最近用llama.cpp的Q5_K_M量化跑Yi-13B，把一半层offload到CPU，速度虽然只有5 tok/s左右，但质量比4bit强不少，日常聊天够用。另外你可以试试vLLM的swap机制，或者干脆用8B模型加长上下文，性价比反而更高。学生党的话，租卡按小时算也不贵，跑完再退就行。

其实你这情况我太懂了，当初我拿3080 10G跑13B也是各种折腾。先别急着上多卡，4090跑13B其实有戏，关键是别用transformers硬扛，llama.cpp加Q4_K_M量化能塞进去，但内存带宽决定速度，速度慢是正常的，毕竟CPU offload后就得靠内存带宽了。我试过把20层放GPU剩下扔内存，效果比全offload好不少，显存占用能压在17G左右，速度大概每秒5-7个token，写代码够用，聊天得有点耐心。至于效果下降，4bit确实有损但没你感觉的那么夸张，可能是采样参数没调好，建议把温度降到0.6以下，top_p调到0.9，体感会好很多。vLLM的话对显存要求更苛刻，除非你有双卡，不然不推荐。还有个偏门办法是拿8bit的GGUF配合flash-attention，偶尔能挤出一点性能。最后说句实在话，学生党真别上A100，租云GPU按小时算更划算，比如autodl上4090一小时才两块多，跑完实验再下来，本地折腾适合玩不适合干活。

说实话我最近也在折腾这个，13B上4090确实有点极限，但没到必须上A100的地步。你可以试试llama.cpp的GGUF格式，配合Q5_K_M或Q6_K量化，效果比4bit好很多，速度也能接受。另外记得开flash attention和--no-mmap，能省不少显存。还有个野路子是把模型拆成两半，用CPU算前几层，GPU算后面的，虽然慢点但至少不OOM。学生党就别想多卡了，二手3090性价比其实挺高的。

其实13B没那么吃显存，关键在于你没用对工具。试试llama.cpp的Q5_K_M量化配合GPU层数设置，把一半层放显卡一半放内存，速度比全CPU快不少，效果也比4bit强很多。另外vLLM虽然快但显存管理比较激进，学生党建议直接上llama.cpp，或者看看AWQ量化版，体感比GPTQ好。单卡4090跑13B完全够用，别急着上多卡，先调参再说。

试试llama.cpp的Q5_K_M量化吧，13B在24G上能跑，速度比vLLM的CPU offload强多了，效果损失也小。

这个思路不错，收藏了。

试试llama.cpp的Q4_K_M量化，13B跑到8token/s没问题，别用GPTQ。效果损失其实可控，主要你得调下repeat_penalty。

13B上4090其实不用硬扛全精度，我平时用llama.cpp的Q5_K_M量化配合mmap，把部分层丢到内存里，速度大概10-15 token/s，写代码够用但聊天会有点急人。vLLM对显存要求反而更高，不如试试Ollama的CPU+GPU混合模式，设置num_gpu参数把最后几层留给显卡。另外你看看是不是忘了开flash attention，这玩意儿能省不少显存。真要上A100不如组两张二手3090，性价比吊打。

4090跑13B其实不用非得量化到4bit，试下llama.cpp的Q5_K_M或者Q6_K，效果比4bit好不少，速度也能接受。另外把部分层offload到CPU虽然慢点，但至少不OOM，学生党可以先拿小点的模型练手。vLLM的话对显存优化更狠，但配置麻烦些，你可以先试试lmdeploy，它对单卡支持更友好。真要省钱不如直接租云GPU按小时算，比买A100划算多了。

其实4090跑13B没你想的那么绝望，关键得看你怎么用。我之前用Qwen-14B也遇到过OOM，后来发现llama.cpp的Q5_K_M量化比4bit那个效果稳不少，速度虽然慢点但至少能跑，你不妨试试不同量化档位，别死磕4bit。另外vLLM其实不太适合单卡小显存，它更吃内存带宽，你不如直接用llama.cpp的--n-gpu-layers参数把部分层放GPU，剩下扔CPU，这样能明显缓解OOM，代价就是速度慢，但比完全CPU跑快多了。至于效果下降，说实话13B量化到4bit确实能感觉到损失，但如果你只是玩玩或者做文本分类这种简单任务，影响不大，要是追求生成质量那确实得考虑上双卡，不过学生党的话，租云GPU按小时算比买A100划算多了，比如AutoDL那种，几十块一小时，跑完就退。还有个野路子，你可以试试把模型切成两半用两个设备跑，但设置麻烦，不如直接上量化加CPU offload先凑合。总之别急着花钱上多卡，先调参试试，我周围有人用2080Ti改22G显存跑13B也玩得挺溜，关键还是看你的耐心和需求。