部署Llama 3.1 8B时显存爆了，用vLLM还是用TGI更省显存？

我自己的情况是vLLM在单卡3090上跑Llama 3.1 8B，FP16下batch size开到4也能稳住，主要靠PagedAttention把kv cache碎片化利用起来了，显存占用比TGI大概能省1-2G。TGI的continuous batching其实也不差，但感觉对长序列的支持不如vLLM那么平滑。量化到int4的话，短文本对话基本没感知，但做摘要或者长文档生成时，偶尔会出现重复或逻辑跳跃，建议你先用GPTQ或者AWQ测一下自己数据集上的效果再决定。

实测vLLM在24G上batch size能到4，TGI量化int4后长文本摘要也稳，建议直接上vLLM省心。

我最近刚在3090上折腾完llama 3.1 8B，试过vLLM和TGI，说下实际体验。vLLM的PagedAttention确实更省显存，我开batch size=4做对话还能撑住，但TGI的continuous batching在同样内存下容易卡到batch size=3就崩，粗略估算vLLM大概能多撑20%的并发。不过TGI的吞吐量在高并发时反而略优，可能是调度机制不同。量化到int4的话，我测过短文本摘要（512 token内）质量几乎无损，但长文本对话超过2k token后，模型偶尔会漏掉一些细节，比如用户前面提到的关键实体，建议你如果主要做长对话，还是尽量保持int8或混合精度。另外一个小技巧——用vLLM时把gpu_memory_utilization调到0.85到0.9，能挤出一点缓冲空间，但别超过0.92，否则容易触发OOM。你试过这两个框架的预填充阶段吗？我个人觉得TGI在长输入下的首token延迟比vLLM高不少，这也是一个取舍点。

实测vLLM在24G卡上batch size能到4，TGI会低一点，int4对话摘要够用。

实测过3090单卡跑8B，vLLM确实比TGI省显存，同样batch size=2的情况下vLLM大概能多撑10%左右，但PagedAttention在长序列下优势更明显。int4量化对话摘要基本够用，长文本质量下降主要在细节连贯性上，不过如果上下文不超过4K，体感差别不大。顺便提一句，可以试试把kv cache的精度降到FP8，能再省一点。

实测过3090跑8B模型，vLLM的PagedAttention确实比TGI省显存，同样batch size=4时vLLM还能稳在22G左右，TGI早早就爆了。int4量化对对话和摘要影响不大，但长文本超过4K上下文时会有轻微质量下降，建议保留FP16用vLLM的prefill chunking策略。另外可以试试把max-model-len设到4096，能多塞几个并发。

24G跑8B模型用vLLM确实更省，PagedAttention对kv cache的碎片化管理很有效，我实测batch size能到4-6，TGI的话大概3-4就顶天了。量化到int4长文本质量会有点波动，对话还行，摘要如果涉及长上下文可能有细节丢失，建议先用awq或gptq试下，效果不满意再调回fp16。

实测过3090单卡跑llama 3.1 8B，vLLM和TGI我都试了。vLLM的PagedAttention确实更省显存，同样batch size=4的情况下，vLLM能稳定跑，TGI偶尔会炸，主要在于vLLM对kv cache的管理更细粒度，能动态分配。不过TGI的continuous batching在低并发时延迟更稳定，但显存占用比vLLM高大概1-2GB。极限并发的话，vLLM在24G下batch size能到6-8，TGI大概4-6，前提是输入输出别太长。量化到int4的话，长文本质量确实会有点下降，尤其是对话中需要保持上下文连贯性的场景，偶尔会出现逻辑跳跃或者重复，但摘要问题不大，毕竟摘要更依赖局部信息。建议你如果主打对话，可以先试试vLLM配合AWQ量化，把模型压到6-7GB，剩下的给kv cache，这样batch size能拉到10以上，而且量化损失比GPTQ小。另外记得调大swap空间，有时候OOM是显存碎片化导致的，而不是真的不够用。

实测vLLM的PagedAttention在24G上batch size能到4，比TGI省显存，量化int4对话摘要够用。

vLLM在24G卡上确实比TGI省显存，我实测过Llama 3.1 8B用FP16加载，vLLM能跑到batch size=4左右不爆，TGI大概在3左右就卡边缘了。int4量化对长文本质量影响不大，对话摘要这种任务基本感知不到差别，但要注意量化后推理速度会快一点。你可以先用vLLM加AWQ量化试试，24G稳稳带起来。

实测vLLM的PagedAttention在3090上能跑4并发，比TGI省显存，int4对话摘要基本不影响质量。

3090跑8B FP16确实紧，但你这个OOM大概率不是模型权重的问题，而是KV cache分配策略太死板。vLLM和TGI我都试过，同batch size下vLLM实际峰值能比TGI再低个2-3G，主要是PagedAttention能把碎片化显存利用起来，但你别指望极限并发能翻倍，24G下8B模型FP16大概也就撑到6-8并发，还得看你的平均序列长度。

量化到int4的话，对话和摘要这种短文本场景几乎无感，但长文本生成时确实会有概率出现重复或逻辑跳跃，尤其是超过2K token之后。我建议你直接上AWQ或GPTQ的4bit，配合vLLM的量化内核，显存能压到7G左右，这样batch size拉到8都没问题。

不过有个坑，vLLM对Llama 3.1的grouped-query attention支持得比TGI好，但如果你用动态batch，TGI的调度更稳，不会出现某个请求卡住整个队列的情况。你如果主要做API服务，我倒是建议先试vLLM的continuous batching，它有个功能能主动驱逐闲置请求，省下的显存比你硬调量化参数还多。最后问下你输入长度一般多长？如果超过4K，那3090可能真得换卡了。

实测过3090，vLLM开gptq量化4bit能稳跑8并发，TGI同参数下少一两个，但长文本确实会掉点。

vLLM在24G上能撑到8并发左右，TGI稍低点，但int4对摘要影响不明显，对话长文本会有点糊。

我自己试过，vLLM开--max-num-seqs调低点，峰值能到10并发，量化用AWQ比GPTQ稳。

巧了，我上周刚在3090上折腾完这事儿，vLLM默认配置下batch size拉到4都没爆，TGI得手动调一下gpu_memory_utilization才能稳住，体感vLLM省个1-2G没问题。int4量化我试过8K上下文内的摘要任务，跟FP16比差距不大，但超过4K后偶尔会出现重复片段，长文本生成建议还是保留FP8或者AWQ。你如果主要跑对话，可以试试把max-model-len设成4096，并发能再提一截，OOM大概率是预留给KV cache的空间太保守了。

vLLM和TGI我都跑过，24G卡上vLLM的PagedAttention确实更稳，batch size=4基本能顶住，TGI到3就有点悬了，但差距没想象中大。int4量化的话，对话影响不大，摘要偶尔会出现重复或者漏细节，长文本确实不如fp16扎实。建议先上vLLM+AWQ，显存余量留给kv cache，比硬上int4省心。顺便问下你用的什么量化库，autoawq还是gptq？我这边跑3.1总感觉量化后采样温度要调低点才稳。

vLLM的PagedAttention在24G上能撑到batch size=4，TGI差点，但int4对摘要影响不大，对话偶尔会飘。

实测过，vLLM峰值显存能压到14G，int4长文本确实会掉点，但日常对话够用。

我3090上跑过llama3.1 8b，vLLM开gptq量化到4bit，batch size能到8左右，kv cache大概占5-6G，剩下给模型权重。TGI没细测，但感觉continuous batching对短对话更友好，长摘要还是vLLM稳。int4量化后长文本确实会偶尔出现重复或逻辑断裂，特别是超过2k token时，建议你如果主要做摘要，还是上fp8或者awq，别省那点显存。

我3090上跑8B也是这么过来的，vLLM的PagedAttention实际省显存效果比TGI明显，尤其batch size上去以后，极限并发大概能到4-6个，TGI可能就3-4个。int4量化对摘要影响不大，但对话长文本偶尔会有重复或逻辑断层，建议先用AWQ试下，如果质量能接受再上生产。另外你试试把kv cache类型改成fp8，能再挤点空间出来。

vLLM的PagedAttention在长对话场景下确实比TGI省显存，尤其batch size上去之后差距明显，但TGI的continuous batching在短请求高并发时更稳。你3090跑8B FP16的话，vLLM大概能撑到8-10并发，TGI可能6-8，建议直接上AWQ或GPTQ的4bit，质量损失在摘要任务上几乎看不出来，但长文本生成确实会有轻微退化，尤其超过2k tokens后逻辑连贯性会差一点。我自己试过4bit跑Llama 3的8B，对话流畅度没问题，但如果你要处理超长文档摘要，还是得保留FP8或者加长上下文微调。