部署开源大模型时显存总不够，大家是怎么量化或剪枝的？

我最近也在搞这个，13B上单卡确实头疼。你试过GPTQ或者AWQ的4bit量化吗？我实测下来精度损失其实没想象中那么夸张，关键是要看你的任务场景，如果是生成类任务感觉影响不大，但如果是做分类或者抽取这种对细节敏感的任务，掉点会比较明显。而且现在很多框架像vLLM、TGI都原生支持这些量化格式了，算子兼容性问题比之前好多了。剪枝的话说实话我也没搞太深，目前社区里比较实用的路子还是结构化剪枝，像LLM-Pruner那种，但需要微调恢复精度，对个人玩家来说成本太高。我倒是有个土办法供参考：如果你只是做推理不训练，可以用bitsandbytes的8bit加载，再加个CPU offload，把一部分层放到内存里，虽然慢点但起码能跑起来。另外你用的什么显卡？如果是24G的卡，建议试试量化加KV cache优化的组合，有时候瓶颈反倒在context长度上。还有个小坑，加载的时候注意一下tokenizer和模型的dtype一致性，有时候默认float32会白白多占一倍显存。

你提到加载完就30G，大概率是没开device_map或者加载时没走低精度，可以先试试load_in_4bit配合bitsandbytes，很多算子其实会自动转成FP16计算，精度损失没你想的那么大。剪枝的话别碰那些论文里的结构化方法，直接用SparseGPT或者Wanda这种现成工具，一行命令就能跑通，社区里教程也多。另外如果只是推理，还可以考虑把KV Cache量化一下，能省不少显存。你用的什么框架？transformers还是vLLM？这两者内存管理差异挺大的。

试试GPTQ的4bit，13B能压到8G左右，精度跑对话基本够用，别用AWQ那几个冷门算子。

4bit量化够用了，记得用AWQ或GPTQ，别碰那些冷门算子，先跑起来再说。剪枝就别折腾了，13B单卡想流畅得上vLLM。

我之前也卡在13B这个坎上，后来直接换GPTQ的4bit，配合vLLM跑起来倒是稳了，精度损失做任务真没感觉那么夸张。剪枝那套我试过SparseGPT，但稀疏化后推理速度反而没提升多少，还得配专用内核，折腾半天性价比太低。你这卡如果是24G的，其实可以看看AWQ或者GPTQ的权重分离加载，把部分层塞到CPU内存里，慢一点但至少能跑。

13B单卡跑不动太正常了，试试GPTQ或AWQ量化，效果比4bit裸奔强不少。

试试GPTQ的4bit，13B能压到8G左右，精度损失其实很小，主要是得挑下支持好的算子。

剪枝这块别碰论文了，直接用SparseGPT或者LLM-Pruner的现成脚本，几步就能跑通。

说实话4bit量化没那么吓人，13B模型用GPTQ或者AWQ压到4bit大概7G多显存，单卡跑起来完全没问题，精度损失在对话场景基本感知不到。你遇到算子不支持大概率是用了太老的库，试试最新的transformers加bitsandbytes组合。剪枝这玩意儿真不适合新手折腾，论文里那套结构化剪枝要微调恢复精度，没几天搞不定，不如直接上量化或者干脆换Qwen这类原生支持低比特的模型。对了你跑的是啥模型？有些模型量化后效果确实拉胯，不如找找针对性的量化版本。

13B单卡跑不起来太正常了，我之前也被这问题卡过。量化的话建议直接上GPTQ或AWQ，4bit实际效果比想象中好，特别是用推理框架加载时，显存能压到8-9G，精度损失在可接受范围内。剪枝确实麻烦，但你可以先试试SparseGPT这种现成工具，不用自己从头写论文里的方法。另外检查下是不是用了缓存或者多余的前缀，有时候省掉这些能再挤出几个G。如果还是不行，干脆上vLLM这种带自动批处理的框架，显存利用率会高不少。

我之前也卡在这步上，13B想塞进单卡真的得折腾。你试过GPTQ或者AWQ的4bit吗？现在很多框架对这两种支持都挺成熟了，实际跑起来精度损失没想象中那么夸张，关键是别用那种老旧的量化方案，算子兼容性问题会少很多。剪枝的话，说实话对新手太不友好了，除非你有时间啃那些稀疏化代码，不然性价比极低，我试过几个开源工具，效果不稳定还容易把模型搞崩。我现在的做法是直接上llama.cpp的GGUF格式，配合Q4_K_M量化，13B能压到8G左右，单卡跑起来还挺顺，速度也能接受。你如果只是做推理不微调，这条路最省心。另外，加载时把KV cache调小一点，或者用flash attention，也能省不少显存，虽然会牺牲一点速度，但至少能跑起来。还有一个偏方，如果模型支持，试试把输入序列长度限制在2048以内，显存占用能再降一截。反正别一上来就追求极致量化，先保证能跑通，再慢慢调优，不然光排错就够你烦的。

直接上AWQ或GPTQ的4bit，配合vLLM跑，13B单卡16G基本够用，精度损失没那么吓人。

剪枝别碰，工程上太折腾，不如量化省心。

直接上AWQ或GPTQ的4bit，配vLLM跑，13B单卡16G稳的，精度损失跑业务够用。

剪枝别碰，现在工具链不成熟，折腾半天不如量化来得实在。

试试GPTQ或者AWQ量化吧，4bit精度其实够用，别盯着FP16不放。剪枝太折腾，直接上vLLM配量化省心多了。

我之前也卡在这步上，13B硬塞单卡确实痛苦。4bit的话建议直接上GPTQ或者AWQ，比单纯RTN靠谱，精度损失体感没那么大，不过确实有些自定义算子会报错，得提前查好兼容性。剪枝这块别碰论文里的结构化剪枝，工程上太难落地，可以先试试SparseGPT这种一次性方案，配合vLLM的量化接口能省不少事。另外你如果只是推理不微调，其实可以看看量化+投机采样的组合，显存压力会小很多，但速度得自己测一下。

我之前也卡在这块，13B模型不上量化基本别想单卡跑。你可以先试试GPTQ或者AWQ的4bit，精度损失其实比想象中小，关键是显存能压到8G左右，不过有些自定义算子确实得自己改。剪枝的话别碰论文那些花活，直接用SparseGPT或者Wanda这类现成工具，砍掉30%的权重对任务影响不大。另外别忘了开KV cache量化，这个能再省几G。你用的什么框架？vLLM或者TGI对量化支持会好很多，省得自己折腾算子兼容。

13B上单卡确实得抠着用，我试过GPTQ的4bit，精度其实没传说中那么崩，但得挑对校准集，不然生成起来胡说八道。剪枝的话建议先看下SparseGPT或者Wanda的代码，比自己啃论文快多了，砍掉30%的层影响不大。另外可以试试把KV cache也量化成8bit，能省好几G，就是得确认下你用的推理框架支不支持。你用的什么框架？vLLM还是TGI？有些算子不支持换个后端可能就解决了。

13B单卡跑不起来太正常了，我当初也被这个坑过。4bit量化其实没那么吓人，你可以试试GPTQ或者AWQ，挑个对算子支持好点的版本，精度损失在对话场景里基本感知不到。剪枝的话别一上来就看论文，直接找现成的SparseGPT或者Wanda代码库跑跑看，把注意力头或者FFN层剪掉20%显存能省不少。另外别忘了开torch.compile和flash-attention，有时候光靠这些就能把峰值压下来几个G。你用的什么显卡？如果是4090的话，把batch size设成1，再加上KV cache量化，应该能勉强塞进去。

说实话4bit量化没那么吓人，我现在跑7B/13B基本都上GPTQ或者AWQ，用下来感知损失很小，关键是显存直接砍一半多。你如果卡在30G，试试加载时加个low_cpu_mem_usage=True，能省下不少临时开销。

剪枝的话真别碰论文那套，直接看开源工具就行，llama.cpp自带个quantize脚本，跑一遍就知道效果了。另外你查下是不是没开flash attention，这玩意儿有时候能省2-3G，比折腾量化省事多了。

我之前也卡在这步上，后来干脆用GPTQ直接压到4bit，精度确实掉一点但做chat任务完全够用。剪枝真别碰，那些论文的稀疏度设置调起来太玄学，不如试试AWQ，对13B这种规模支持还行，算子兼容性比GPTQ好。另外如果只是跑推理，可以看看vLLM或者TGI，它们自带量化层优化，有时候不用你手动压就能省不少显存。

你要是只想单卡跑，其实可以换个思路，别死磕量化剪枝。我之前试过把模型拆成两半，前几层放在CPU上，后几层放GPU，用llama.cpp跑，速度慢点但能跑起来。4bit那个精度损失，我建议你实测一下，有些任务其实感受不大，尤其你说的是13B，比7B抗噪能力强不少。剪枝就别想了，没那时间调参。

量化我踩过坑，GPTQ和AWQ都试了，最后发现直接上bitsandbytes的8bit最省事，虽然显存降得没4bit多，但胜在稳定，不用改代码。剪枝这块我建议你直接忽略，除非你有现成的训练框架，不然光是处理那些权重分布就够头疼的。对了，你如果用的是transformers，可以试试load_in_4bit=True，配合bnb_4bit_compute

13B上单卡确实紧巴，我之前试过先用GPTQ做4bit，精度其实没想象中那么崩，主要看任务，代码生成这类影响小点，对话唠嗑会明显一点。剪枝的话别碰论文那套，直接用SparseGPT或者Wanda这种现成工具，配好config跑一遍就行，关键是剪完得微调几步，不然输出会飘。另外你检查下是不是把KV cache留太大了，有时候调小点也能挤出几个G。