新手求教：用PyTorch跑70B大模型，显存不够还能怎么抢救一下？

建议直接用vLLM+张量并行，两张卡刚好能塞下70B，比bitsandbytes稳得多。

两张A100可以试试vLLM加AWQ量化，70B跑int4差不多够用，掉点比想象中小。

两张A100的话，建议优先试vLLM加AWQ 4bit量化，70B差不多能压到40G以内，单卡就能跑，另一张卡还能专门留出来扛并发。bitsandbytes的NF4掉点其实还好，日常对话基本感知不到，但代码和数学任务确实会弱一些，看你的使用场景了。ZeRO-3推理不是每张卡放完整副本，它是把参数切片分散存，但通信开销不小，两张卡跑70B延迟会比较难受。你这情况性价比最高的还是量化加vLLM，别折腾DeepSpeed推理了。

两张A100试试llama.cpp的4bit量化，基本不掉点还省显存，比DeepSpeed折腾起来省心多了。

两张A100的话试试AWQ 4bit加vLLM，掉点比bitsandbytes小，显存能压到40G以内。

两张A100就别硬扛FP16了，直接上GPTQ-Int4加vLLM，70B能单卡跑还快。

两张A100跑70B确实挺极限的，但也不是完全没戏。你提到ZeRO-3，那个其实主要是训练用的，推理场景下它并不会帮你把模型切到每张卡只放一部分，反而每张卡还是得加载完整权重，所以显存该爆还是爆。真要两张卡跑推理，建议直接上vLLM或者TGI，它们支持tensor parallelism，把模型按层切到两张卡上，KV cache也能分摊，比DeepSpeed推理实用得多。量化这块，bitsandbytes的NF4 4bit我实测过13B和70B，困惑度大概涨0.3到0.5，日常问答基本感觉不出来，但代码生成和数学推理会有点掉，看你用途能不能接受。另外可以试试GPTQ或者AWQ的4bit量化版本，HuggingFace上已经有人传了70B的量化权重，加载起来比bnb省心，推理速度也更快。两张A100 80G加起来160G，跑4bit的70B大概占35到40G权重，剩下给KV cache和激活其实挺宽裕的，batch size别开太大就行。

两张A100跑70B推理，最省心的其实是AWQ或GPTQ的4bit量化，显存直接压到40G以内，单卡都能塞下，掉点比bitsandbytes的NF4小一些，尤其是指令微调过的模型。DeepSpeed ZeRO-3推理确实每张卡都会存一份完整权重分片，通信开销也大，两张卡不太划算。真想双卡就用vLLM的tensor parallel，配GPTQ模型，吞吐和延迟都舒服得多。

两张A100跑70B确实有点紧，但也不是完全没戏。我建议你先试试GPTQ或者AWQ的4bit量化，比bitsandbytes的NF4在推理场景下通常更稳，掉点大概1-3个点，具体看任务，日常对话基本感觉不出来。ZeRO-3那个理解有个小误区，它做推理时不是每张卡都存完整模型，参数是分片放的，但通信开销会明显上来，两张卡跑70B可能延迟不太好看。你这情况其实可以看看vLLM加张量并行，两张A100用TP=2把模型切开放，配合FP16或者AWQ量化，KV cache也能用PagedAttention省不少。如果只是自己玩或者小规模服务，llama.cpp的GGUF量化加多卡offload也值得一试，Q4_K_M大概40G左右，两张卡分着放绰绰有余。真要追求吞吐再考虑DeepSpeed，但那个配置复杂度对两张卡来说有点杀鸡用牛刀了。

两张A100跑70B的话，可以试试vLLM加AWQ量化，4bit基本不怎么掉点，我拿llama-70b测过几个任务差距在1%以内。DeepSpeed ZeRO-3推理确实每张卡都得放一份完整权重，等于没省显存，别走这条路。你这两张卡更现实的方案是tensor parallel切2份，配合4bit量化，显存刚好能压进80G以内，就是吞吐会低一点。exllamav2也可以看看，单卡跑量化版70B比较省心。

两张A100就别硬扛FP16了，直接上4bit量化加device_map，vLLM跑起来速度也还行。

两张A100跑70B，最现实的还是上4bit量化加张量并行，bitsandbytes的nf4掉点其实没那么夸张，做对话推理基本感知不出来。ZeRO-3在推理场景不合适，它是按参数切分但每步要all-gather，延迟很高，而且你理解反了——不是每卡存完整副本，是每卡只存一部分，但通信开销对推理不友好。建议看看vLLM配合AWQ量化的方案，两张卡TP=2跑70B 4bit大概能塞进60G左右，KV cache还能留点余量。