新手求教：用PyTorch跑70B大模型，显存不够还能怎么抢救一下？

试试vLLM加AWQ量化，两张A100跑70B推理完全够用，实测速度也不差。

两张A100的话用DeepSpeed ZeRO-3很合适，它不会每张卡存完整副本，而是把模型参数切分到各卡上，推理时动态聚合，显存压力小很多。4bit量化我用过，70B模型大概能压到40G左右，效果在大部分任务上损失不大，尤其推理场景基本能接受。你可以先试试bitsandbytes的4bit加ZeRO-3组合，能省不少钱。如果还想更省，可以看看llama.cpp的GGUF格式，CPU+GPU混合推理也能跑起来，就是速度慢点。

4bit量化对70B模型推理影响不大，实测掉点能接受，两张A100用DeepSpeed ZeRO-3分卡跑完全够用。

70B用FP16两张A100做模型并行完全够，推荐用vLLM或TensorRT-LLM，支持张量并行还能优化显存。

说实话你这个问题太典型了，70B用FP16在A100上确实就是硬塞不进去，130G参数加KV cache加激活，单卡80G根本不够看。4bit量化掉点其实没那么夸张，7B模型上可能降1-2个点，70B这种大模型量化后损失更小，bitsandbytes的4bit正常推理完全够用，我自己试过LLaMA-70B用4bit跑，单卡A100勉强能塞下，但得把batch size压到1，而且KV cache也得做优化。至于DeepSpeed ZeRO-3，它并不是每张卡放完整副本，而是把模型参数、梯度和优化器状态分片到各卡上，两张A100的话，每个卡只存一半参数，这样显存压力会小很多，但通信开销会高。你手头两张A100其实挺合适的，建议你试试vLLM或者Text Generation Inference，它们内置了张量并行和流水线并行，对70B这种模型支持很好，配置好之后直接就能用。另外可以用FlashAttention来压缩KV cache的显存占用，虽然你的场景是推理，但中间激活也能省不少。别急着买卡，先调整下这些工具的参数，大概率能跑起来。

4bit量化掉点不大，两张A100用DeepSpeed ZeRO-3加张量并行就能搞定，推荐试试vLLM或ExLlamaV2。

70B用FP16硬塞单卡确实不现实，130G的参数已经超了，加上KV cache和激活显存更是爆炸。我最近试了bitsandbytes的4bit量化，实测在LLaMA-70B上推理，掉点大概在1-2个点以内，具体看任务，但生成质量基本能接受，尤其是对话场景感知不强。你可以先用AutoGPTQ或者GPTQ-for-LLaMA做4bit量化，配合exllama的推理后端，单卡80G勉强能跑起来，速度也还行。DeepSpeed ZeRO-3的话，它不会每卡装完整模型，而是把参数、梯度、优化器状态分片到不同卡上，两张A100足够，但要注意通信开销，建议先尝试offload到CPU或者用NVLink互联。另外vLLM和TensorRT-LLM也值得一试，前者对KV cache做了paged attention优化，同样两张卡能跑更快。如果量化后还卡显存，可以试试把部分层offload到CPU，牺牲一点速度换空间。我自己用AWQ量化配合TGI部署，效果挺稳的。

说实话你这配置已经算不错了，两张A100 80G加起来160G，跑70B模型其实有戏，关键是怎么把内存用到位。bitsandbytes的4bit量化我实际试过，在LLaMA-70B上推理时，困惑度大概只涨了0.3-0.5，肉眼几乎看不出区别，但显存能直接降到40G左右，性价比确实高。不过你提到用DeepSpeed ZeRO-3，它不会每张卡装完整副本，而是把模型参数、梯度和优化器状态分片到不同卡上，推理时只加载自己那部分，两张卡加起来刚好能塞下70B的FP16模型，但KV cache和激活内存还是得靠量化来省。我个人建议你试试先上4bit量化，搭配vLLM或者Text Generation Inference这些推理框架，它们会自动管理KV cache的分页，能再挤出20-30%的显存。如果还差一点，可以开offload，把部分层临时挪到CPU，虽然慢点但至少能跑起来。另外，Hugging Face的Accelerate库也支持device_map='auto'，它会自动把不同层分配到不同卡上，配合bitsandbytes的4bit，两张A100跑70B推理应该是稳的。不过你要是做训练的话，那得用ZeRO-3加梯度检查点，但显存还是会很紧张。

两张A100的话，建议直接试试vLLM配合张量并行，70B模型用FP16基本能跑起来，显存占用会比单卡拆分合理很多。4bit量化用GPTQ或者AWQ实测掉点不大，特别是推理场景下效果挺稳的，bitsandbytes的方案也可以但速度会慢一些。ZeRO-3不是每个卡装完整副本，它是把参数、梯度、优化器状态分片到不同卡上，推理时反而有点冗余，不如张量并行简单高效。可以先用llama.cpp的量化版试试水，社区反馈70B在4bit下两张A100完全够用。

两张A100的话，其实用vLLM加张量并行就能跑起来，70B在FP16下每张卡分摊大概65G，加上KV cache刚好挤一挤。4bit量化掉点不明显，特别是推理场景，bitsandbytes配合transformers直接用就行，我试过大概能压到40G以内。DeepSpeed ZeRO-3不是每张卡存完整模型，而是分片存储，但推理时通信开销比较大，不如vLLM直接。另外可以试试ExLlamaV2，对显存优化很极致，社区里很多人用。

两张A100的话其实不用太慌，70B模型用4bit量化加张量并行就能塞下，bitsandbytes的4bit在推理场景掉点基本可以忽略，我试过LLaMA-2的70B量化后跟FP16差距不到1%。ZeRO-3在多卡推理时不是每个卡都存完整副本，它是把参数分片到各卡上，推理时按需通信，但要注意你的两张卡得用NVLink连起来才能效率高。建议直接上vLLM或者TGI，它们原生支持张量并行和量化，配置好就能跑，不用自己折腾底层并行逻辑。

4bit量化对70B模型掉点大概在1-2个perp以内，实测用GPTQ配合vLLM两张A100就能流畅跑起来。

两张A100的话其实不用太焦虑，70B用4bit量化加张量并行完全能跑，我试过llama.cpp的4bit方案，效果比bitsandbytes稳一些，掉点基本在可接受范围内。DeepSpeed ZeRO-3不需要每个卡都装完整副本，它会把参数分片到不同卡上，但记得配合梯度检查点来省显存。另外可以试试vLLM，它对KV cache优化得很好，配合AWQ量化，两张A100跑70B推理完全够用。

4bit量化其实没想象中那么吓人，LLaMA-70B用bitsandbytes的NF4格式跑推理，体感上跟FP16差距挺小的，主要看任务类型，代码生成或闲聊基本能接受。我倒是建议你先试试ExLlamaV2或者llama.cpp的GGUF，后者在两张卡上能自动切分，配合flash attention甚至能跑长上下文。ZeRO-3不太适合纯推理场景，它主要省显存但会拖慢速度，不如直接用张量并行，比如accelerate的device_map=auto，两张卡各分一半权重就行。另外把KV cache用8bit量化缓存一下，能再省个十几G，我之前这么搞从OOM变成稳定跑起来了。

单张A100跑70B确实够呛，但两张卡的话别急着上量化，4bit掉点其实没想象中严重，尤其推理场景下用bitsandbytes的NF4配合双卡张量并行，速度比ZeRO-3还稳。我之前用vLLM+AWQ量化跑过65B，显存占用直接砍半，生成质量肉眼几乎看不出差别，你可以先试试这个路线。另外DeepSpeed ZeRO-3推理时是分片加载的，不会每张卡都放完整模型，但通信开销会大一点，双卡的话建议优先考虑张量并行（比如用accelerate的device_map=auto）。要是折腾不动，直接上llama.cpp的GGUF量化版，Q4_K_M精度下两张卡跑70B还能留出不少余量给长上下文。

试试4bit量化吧，跑70B问题不大，掉点也就1-2个点，两张卡上vLLM加张量并行就能搞定。

4bit量化现在做的挺成熟了，llama.cpp或者GPTQ实测下来70B在A100上跑，质量损失其实感知不强，尤其是对话生成场景。两张卡的话建议直接上DeepSpeed的ZeRO-3加CPU offload，不需要每张卡放完整副本，权重按层切分就好，不过要注意通信开销，batch size别开太大。另外可以试试vLLM的tensor parallel，它对KV cache的优化比原生PyTorch省不少显存，配合量化说不定能压进80G。你训练还是纯推理？纯推理的话还有一招，用transformers的accelerate把部分层丢到CPU上，速度慢点但至少能跑起来。

4bit量化没那么吓人，LLaMA-70B用bitsandbytes跑推理实测掉点基本在可接受范围内，尤其对话场景感知不强。两张A100的话建议直接上张量并行，比ZeRO-3省心很多，后者主要面向训练，推理时每卡存完整权重反而更吃显存。你可以试试vLLM或者TGI，这俩对70B支持很成熟，配合AWQ或GPTQ量化，两张80G跑起来挺稳的。另外记得把KV cache用FP8存，能省不少空间。

4bit量化配两张卡跑70B完全可行，掉点看任务，对话生成基本感知不到。ZeRO-3不复制模型，只分片，配好offload就行。

4bit量化掉点其实没想象中严重，尤其推理场景，建议直接上GPTQ或AWQ，两张A100跑70B完全够用。