最近在试着部署一个13B的开源模型到单卡上做推理,结果发现哪怕模型刚加载完,显存就占了快30G,根本跑不起来。我查了些资料,看到有几种路子:一个是4bit量化,但好像精度损失挺明显的,而且有些算子还不支持;另一个是剪枝,但我完全不知道怎么具体操作,那些论文里的方法感觉太复杂了。
楼主
2026-07-19
部署开源大模型时显存总不够,大家是怎么量化或剪枝的?
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共 163 条
2楼
2026-09-26
13B单卡跑确实挺吃显存的,我之前试过用GPTQ 4bit量化,大概能压到8G左右,但有些层精度掉得厉害,生成质量会飘。后来换了AWQ感觉好一点,不过对算子确实有要求,vLLM和llama.cpp支持还行。剪枝我也看过,但实操门槛高,不如先试试量化加KV cache优化,或者直接用llama.cpp跑GGUF格式,省心不少。
3楼
2026-09-27
量化试试GPTQ或AWQ,比4bit好不少,13B单卡基本能跑。剪枝别折腾了,效果不稳定还费劲。
4楼
5天前
这个思路不错,收藏了。