部署开源大模型到生产环境，显存总不够用怎么办？

Flash Attention确实能省不少显存，尤其是长文本场景下，vLLM本身就支持，你只需要在启动时加个--enable-flash-attn参数就行。多卡张量并行对13B模型来说性价比很高，两张A100切一下，每卡压力直接减半，vLLM用--tensor-parallel-size 2就能搞定。小流量临时顶一下的话，可以调低--max-num-batched-tokens或者限制最大并发数，虽然牺牲点吞吐，但至少不崩。另外检查下你的gpu_memory_utilization设置，默认0.9可以降到0.85给KV cache留点余量。

试试开vLLM的prefix caching和continuous batching，能省不少显存，小流量撑住没问题。

Flash attention 加 PagedAttention 能省不少显存，小流量先上 vLLM 的 continuous batching 试试。

试试把vLLM的max_num_batched_tokens调低点，小流量时能省不少显存。

Flash Attention确实值得先试，它主要是优化显存带宽利用率的，对单卡并发场景提升挺明显，vLLM原生就支持，改个参数就能开。张量并行的话，多卡部署对代码改动不小，而且小流量阶段可能有点杀鸡用牛刀，建议先调低max_num_batched_tokens或者开启continuous batching，能顶住一部分突发请求。另外如果精度还能再让一步，AWQ量化比GPTQ对显存占用更友好些，社区反馈部署问题少，可以对比着试试。

Flash Attention基本是必上的，能省不少显存而且几乎不影响精度，vLLM本身就支持，你查下启动参数加上--enable-flash-attn试试。多卡张量并行对13B模型性价比很高，两张A100切一下每卡只用扛6.5B，压力直接减半，vLLM配置--tensor-parallel-size 2就行。如果只是临时顶小流量，可以调低max-num-batched-tokens或者限制最大并发数，虽然吞吐会降但至少不崩。另外检查下vLLM的block-size，默认可能偏大，改成16或者8能省点显存碎片。

我也遇到过类似的问题，vLLM本身已经做了不少优化，但并发高的时候显存确实容易炸。建议你先试试调整max_num_batched_tokens和gpu_memory_utilization这两个参数，把利用率压到0.85左右给kv cache留点余量，小流量下能稳住。如果还想进一步省显存，Flash Attention确实有效，vLLM里已经集成了，开启后单卡吞吐能提不少，而且对精度没影响。至于张量并行，那是多卡方案，单卡动不了。

vLLM的continuous batching + PagedAttention才是关键，比单纯量化管用，建议先开起来试试。

先上Flash Attention，显存能省不少，再配个paged attention，小流量撑住没问题。

Flash Attention确实值得先加上，它能明显降低KV Cache的显存占用，vLLM里直接开就行，几乎零成本。另外你说的4bit量化精度下降，可以试试AWQ，同是4bit但通常比GPTQ稳一点，尤其对13B这种规模。如果并发还是顶不住，先限制一下最大序列长度和max_num_seqs，牺牲点吞吐换稳定，至少不会OOM崩掉。多卡张量并行是终极方案，但要注意通信开销，小流量没必要上。

先试试paged attention和continuous batching，vLLM里开起来能顶不少并发，再不行就砍max-seq-len。

Flash Attention确实该优先试，它主要是省显存带宽，13B在A100上能明显缓解长序列的OOM，而且基本无感。另外张量并行不是银弹，2卡的话通信开销不小，建议先看看你的并发瓶颈是显存还是算力。小流量的话可以试试把max_num_seqs调小，vLLM默认值偏大，配合continuous batching也能顶一阵。精度损失如果能忍，其实可以看下AWQ，比GPTQ在低bit下稳一点，显存占用还稍微低些。

这问题太真实了，我上周刚把13B从单卡挪到两卡张量并行，OOM直接没了，但通信开销得调好不然吞吐反而掉。Flash Attention能省不少显存，尤其是长上下文场景，建议跟量化一起上。小流量临时顶一下的话，可以试试把max_num_seqs调小，或者开continuous batching，虽然吞吐低点但至少不崩。

vLLM的PagedAttention其实已经比原生方案省显存了，但并发高时建议先调低max-num-seqs或限制最大并发数试试，小流量阶段能稳很多。Flash Attention确实能省些显存，主要靠重计算省激活值，13B单卡A100应该能明显改善。多卡张量并行是根治方案，但要注意通信开销，建议先看下NCCL配置和PCIe带宽，不然反而可能变慢。另外如果精度能接受，AWQ量化一般比GPTQ在推理时更快更稳，可以对比下。

说实话你这情况我太熟了，vLLM默认的KV cache策略在并发上来的时候特别容易爆，大概率不是模型权重占满，而是KV cache把剩余显存全吃了。你先试试在启动参数里加--max-num-seqs和--gpu-memory-utilization，把利用率卡在0.85左右，再限制一下单请求的最大生成长度，小流量场景下能立竿见影。Flash Attention确实是必须的，尤其是有长上下文请求的时候，它能把attention的显存复杂度从平方降到线性，但要注意vLLM版本要对上，老版本支持不好。张量并行这事情得看你的卡间互联，如果是PCIe而不是NVLink，通信开销会吃掉很多收益，13B模型两张卡勉强，四张卡反而可能更慢。还有个土办法，把并发降下来然后开continuous batching，vLLM本身就是这机制，但你得确认请求队列没打满，否则就是假并发。另外GPTQ 4bit我建议你换AWQ试试，同精度下AWQ的激活值分布保留更好，代码侧改一个quant_method就行，也许能省下更多显存给KV cache。如果只是临时顶一下小流量，干脆把max-model-len调小一半，很多生产场景其实根本用不到那么长的上下文。最后提醒一句，先看日志里OOM的具体栈，到底是权重还是KV cache，方向错了白折腾。

试试把max-num-seqs调小点，再开个continuous batching，小流量能稳住，大并发还是得上多卡张量并行。

Flash Attention和paged attention（vLLM内置）都要开，这俩能显著降低KV cache的碎片和显存峰值，比单纯量化效果明显。另外4bit精度损失如果接受不了，可以试试AWQ，同位数下通常比GPTQ稳一些。小流量顶不住的话，先检查一下max_num_seqs和gpu_memory_utilization这两个参数，把利用率设到0.9以上，batch size调小点。多卡张量并行确实是大并发下的正解，但记得用TP size=2起步，另外把模型切分后显存占用不只是线性减半，通信开销也要算进去。

看到你说GPTQ量化到4bit显存还是满，我猜瓶颈大概率不在权重，而在KV cache和激活值上。13B模型即使用4bit，单卡并发一上来，KV cache膨胀得特别快，A100 80G看着大，实际扛不住几十路并发。

我自己的经验是，先别急着上多卡，可以试试vLLM的continuous batching和PagedAttention，这两个是亲兄弟，能把显存利用率拉高不少，尤其是短请求多的场景。另外，把max_num_seqs调小一点，比如64或者32，牺牲一点吞吐换稳定，小流量阶段完全够用。

Flash Attention确实能省显存，但主要是省在长序列的注意力计算上，如果你业务里上下文长度普遍在1K-2K以内，提升有限，不如直接开vLLM的--enable-prefix-caching，对重复前缀的请求有奇效。

至于多卡张量并行，那是最后一步，因为要改模型加载方式和通信配置，而且13B模型在2卡A100上并行，收益不一定比调优单卡大，除非你并发目标定在100以上。

还有个歪招，把模型切一半放到CPU上，用Offload，vLLM支持这个，但延迟会涨，只适合对响应时间不敏感的内部工具。你先试试把GPTQ换回FP16，配合vLLM的--gpu-memory-utilization设为0.9，然后观察OOM是不是集中在长尾请求上，如果是，就加个请求长度限制，比什么都管用。

试试把max-num-seqs调小点，再配合continuous batching，小流量能顶住，大并发再上张量并行。

先上paged attention和continuous batching，vLLM自带，能顶不少小流量。再砍max-len和并发数，比换量化实在。