部署Llama 3.1 8B时显存爆了，用vLLM还是用TGI更省显存？

说实话3090跑8B FP16确实有点捉襟见肘，但你这问题其实不在框架，而在没开量化。vLLM和TGI的显存优化原理不太一样，vLLM的PagedAttention是把KV cache分块管理，碎片少很多，TGI的continuous batching更依赖调度策略，实测下来同batch下vLLM大概能多塞30%-40%的并发，尤其是长序列场景差距更明显。但你想要极限并发，建议直接上AWQ或GPTQ的4bit量化，模型体重降到5GB左右，24G卡跑8B甚至能开batch size=8，显存余量很充裕。至于int4对长文本的影响，说实话对话和摘要这种任务，4bit的困惑度损失几乎感知不到，除非你要做非常严谨的领域抽取，不然别太纠结。我自己的做法是vLLM+AWQ，再加个--max-model-len调低到4096或8192，这样既保住了长文本能力，又能把显存留给kv cache，实测并发能到12左右还不OOM。你如果主要跑摘要，建议把输入长度限制在2048内，效果和速度会平衡很多。

实测过，3090上vLLM开gptq int4能稳8并发，TGI同配置会掉到6。长文本摘要建议别碰int4，质量缩水明显。

实测过，同batch下vLLM显存峰值能压到15G左右，TGI稍高些，但int4长文本确实会掉细节。

量化到int4摘要还行，对话多了逻辑容易飘，建议先开vLLM+fp8试水。

实测过3090，vLLM开gpt-ql量化的4bit能顶住batch=8，TGI同配置还差点意思，但长文本确实会掉点细节。

int4对话摘要够用，别惦记FP16了，直接上AWQ量化，还能塞更多并发。

24G跑8B fp16本来就很极限，vLLM的pagedattention对短对话场景提升明显，但长文本下kv cache照样吃满，建议直接上int4量化，实测4bit下长文本生成质量损失很小，摘要任务几乎无感。另外tgi的continuous batching在并发调度上更激进，但3090的显存带宽是瓶颈，这两个框架实际差距不会超过10%，不如把batch size压到1，开流式输出更稳。

俩框架我都跑过，3090上vLLM的PagedAttention确实更稳，同样batch size=4的对话场景，TGI到后面容易触发碎片化OOM，vLLM能多扛几个请求。int4量化建议用AWQ，长文本摘要我测过8K上下文，关键信息丢失不明显，但生成速度会比FP16慢一点，你如果主要做API服务，其实可以试试把max_seq_len调到4096，省下的显存能换不少并发。

实测过，24G卡上vLLM开gpt-9量化加paged attention，batch能到8不炸，TGI同参数下大概5-6。int4对话摘要基本无损，长文本会稍糊但可用。

说实话俩框架我都折腾过，3090上跑8B FP16想舒服并发确实有点勉强，vLLM的PagedAttention在显存碎片化上比TGI强不少，我实测batch size能拉到4左右不OOM，TGI开continuous batching大概3就顶天了，但TGI对长文本的prefill优化更稳。量化到int4的话，对话摘要这种任务基本感知不到质量下降，但如果你做长文档抽取式摘要，位置编码那块会有轻微漂移，建议用AWQ别用GPTQ。另外还有个野路子——用vLLM的--kv-cache-dtype fp8，能再省2GB，代价是首token延迟高个20ms，但并发上限能到6。最后提醒下，3090的显存带宽是瓶颈，别只盯显存容量，实际吞吐可能比你想的低，试试把max-model-len从8192砍到4096，并发能翻倍。

说实话3090跑8B FP16确实紧巴巴，vLLM和TGI我都试过，体感vLLM的PagedAttention在长上下文和并发上更稳一些，24G下batch size拉到4问题不大。量化int4对摘要影响很小，但对话场景偶尔会冒出逻辑不连贯的句子，你要是对质量敏感建议先试AWQ。另外可以开--enable-prefix-caching，省显存效果比想象中明显。

我3090上两个都试过，体感vLLM的PagedAttention对显存碎片处理更狠，batch size能撑到4，TGI到3就有点抖了。不过int4量化建议慎用，对话短还行，摘要一长就明显感觉逻辑连贯性变差。你要是主要跑长文本，不如把max length限制到2048，再配vLLM的自动前缀缓存，比盲目量化稳多了。

我3090上两个都跑过，体感vLLM在长上下文下的显存控制更稳，TGI的continuous batching在短对话场景下吞吐稍好，但24G跑8B就别想batch size=2以上了，int4量化能救，实测对话摘要影响不大，长文本生成确实会有点飘。

实测过3090，vLLM峰值占用比TGI低2-3G，但int4下长文本确实会掉点。

3090上跑8B说实话vLLM和TGI差别没那么玄乎，PagedAttention主要解决的是碎片化问题，但24G硬上FP16还是紧。我建议你直接上GPTQ int4，显存能压到6G左右，长文本质量下降真没想象中明显，对话摘要场景感知不强。极限并发这事得看你的平均序列长度，短query的话两者都能到20+，长文档就都歇菜。你不如先试试vLLM+int4，调下max-num-seqs和gpu-memory-utilization，比纠结框架更实际。

我之前3090跑13B也是爆得死去活来，最后换vLLM才稳住，PagedAttention对显存碎片的管理确实比TGI的continuous batching更激进，同batch size下能多塞2-3个并发请求。不过int4我试过，对话摘要这种短文本还行，一旦长上下文超过2k就开始有重复和逻辑断裂，你要是对质量敏感还是先上AWQ或GPTQ的4bit，别直接裸奔。另外你记得把vLLM的gpu_memory_utilization调到0.9，再开个--enforce-eager，能再省一笔显存。

vLLM的PagedAttention在3090上实测能多扛2-3个并发，int4对摘要影响不大但对话长文本会偶尔飘。

实测过vLLM，24G下batch size能到4，TGI到3就卡了，int4对话长文本确实有损失。

我之前3090跑7B也踩过这坑，vLLM和TGI都试过，体感vLLM的PagedAttention对显存碎片化控制更狠，同样batch size=4能稳住，TGI到3就有点抖了。不过int4量化是真别乱上，对话短还行，摘要一长就明显掉逻辑连贯性，尤其Llama 3.1这种对细节敏感的模型。你要是主要跑摘要，建议先试试vLLM加FP8或者AWQ，显存能省一半，质量损失比int4小很多。对了，你kv cache设的多少？有时候调低点也能救急。

vLLM的PagedAttention在24G上跑8B int4稳很多，我batch size拉到8没爆，不过长文本确实会有点掉细节。

量化到int4做摘要还行，对话多了偶尔逻辑会飘，建议先试awq。

说实话这俩我都试过，3090上跑8B FP16的话vLLM的PagedAttention确实更稳，TGI的continuous batching在长序列下显存碎片化更明显，极限并发也就差个20%左右。不过你真想省显存不如直接上AWQ量化，4bit下模型才5G，kv cache能留出巨多空间，batch size拉到8都没问题。至于长文本质量，量化对对话影响很小，但摘要任务里偶尔会有细节丢失，建议你拿具体数据集跑一遍对比再决定。

3090跑8B其实量化到int4最稳，vLLM吃显存比TGI狠点但吞吐高，摘要场景够用。

实测3090上vLLM开gptq int4能到8并发，但长摘要偶尔会丢细节，建议先试awq。

TGI更稳但吞吐低两成，量化后对话影响不大，摘要还是fp8吧。