部署大模型做Agent时，显存老爆，有没有轻量方案或优化技巧？

试试vLLM或者SGLang做continuous batching，7B量化的显存能压到5-6G，速度比transformers快不少。

工具调用别硬塞进一个模型，拆成独立的小模型或者走规则匹配，能省一大截显存。

说实话Qwen2-7B做Agent塞进单卡本来就挺极限的，int8掉精度太正常了，尤其工具调用那部分对格式敏感。我建议你试试vLLM或SGLang跑起来，配合PagedAttention能省不少显存，而且不用改模型。至于动态加载，别想了，工具调用和对话其实是同一个模型在推理，拆开不现实，除非你换MoE架构或者干脆用API，像DeepSeek或GLM那种便宜的，成本比折腾本地低多了。

说实话你这情况我太熟了，7B全精度跑Agent本来就吃紧，int8掉点还慢的话试试AWQ或GPTQ量化，比int8稳不少。动态加载那套别想了，工程复杂度太高，不如直接上vLLM或者SGLang做服务化，配合函数调用模板把工具定义精简点，能省不少显存。另外要是任务不涉及私有数据，真心建议直接走API，一个月几十块省心太多，本地折腾的时间够写好几个Agent了。

说实话我之前也卡在同样的问题上，当时试了vLLM做动态批处理，配合PagedAttention，显存利用率高不少，7B模型int4量化大概能压到6G左右。不过要是任务里频繁调工具，建议直接把工具逻辑拆成独立服务，用API跟主模型通信，这样主模型推理和工具执行不抢显存。还有个野路子，把多轮历史对话截断到最近几轮，能省不少KV cache开销。你那个“动态加载”的想法听起来美好，但实际模型切来切去更吃显存，碎片化反而容易OOM。

说实话你这个体量上7B还跑Agent有点硬刚了，显存14G说明上下文和工具调用占了不少，int8掉质量正常，尤其工具选择这种任务对精度敏感。我建议别折腾动态加载，工程复杂度高收益小，直接上API最省心，非要本地的话试试vLLM配合PagedAttention，能省不少碎片显存。另外可以把工具描述精简一点，塞太多prompt模板进去等于白省，多轮历史截断到最近几轮也能挤出点空间。

试试vLLM或SGLang跑起来，配合PagedAttention能省不少显存，int8换AWQ量化质量损失小些。

说实话你这情况我太熟了，7B模型全精度跑Agent就是容易爆，int8降质量大概率是量化后数值分布没调好。建议先试试vLLM或者SGLang做服务化推理，配合PagedAttention能省不少显存，而且支持continuous batching，多轮对话吞吐高很多。另外别把Agent逻辑和模型绑太死，工具调用那部分完全可以用更小的函数模型（比如Qwen2-1.5B）单独部署，主对话走大模型，这样动态加载的思路其实不太划算，显存碎片反而更严重。最后如果对延迟不敏感，直接上API代理确实最省心，自己调半天量化不如人家云服务优化得好，尤其你现在还在demo阶段，先把功能跑通再说。