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还得看你的max sequence length，kv cache是跟这个挂钩的。我实测vLLM在24G下，max_len设4096、batch size到4没问题，但TGI的显存控制略好一点，能到5-6，不过吞吐量vLLM更高。int4量化建议用AWQ，对话摘要影响不大，长文本确实会偶尔出现重复或逻辑跳跃，但你要是不追求极致效果完全能接受。另外可以试试把max_model_len调低到2048，很多场景根本用不到那么长，显存能省出2-3G。

我之前3090跑7B也遇到过这问题，后来换了vLLM，同样batch=2稳住了，还能开多点并发，PagedAttention对碎片内存的利用率确实比TGI好不少。但int4量化在长文本上我试过，摘要还行，对话超过2k token会偶尔出现逻辑断层，你要不先试试8bit或AWQ，效果折中些。另外建议把kv cache的max num seq调小点，省出来的显存能多塞一个batch。

说实话俩框架在24G下差距没那么玄乎，vLLM的PagedAttention对碎片显存利用更狠一点，但3090跑8B的话我建议直接上AWQ或GPTQ量化到4bit，模型体积直接砍到5-6G，剩下全给kv cache，batch size拉到8没啥压力。不过int4做长文本生成确实会有轻微掉点，尤其是摘要任务里偶尔会出现重复或逻辑跳跃，你如果对质量要求高可以试试FP8动态量化，显存和效果平衡得更好。另外记得把max-model-len设成4096而不是默认的8192，不然预分配显存照样爆。

实测过3090上跑8B，vLLM的PagedAttention确实比TGI省显存，同样batch size=2下kv cache能少占用2-3G，极限并发大概能到8左右，TGI大概6。int4量化对短对话影响不大，但长文本摘要时偶尔会丢失细节，建议保留FP16用awq或者gptq针对性优化。另外可以试试把max_seq_len限制在4096，能挤出不少空间。

我之前在3080上折腾过类似问题，vLLM开了--gpu-memory-utilization 0.95之后峰值能压到22G，但并发超过6就开始变慢。TGI的continuous batching调度更激进，显存抖动小，但吞吐上不去。你要是主要做摘要，量化到int4真得慎重，我试过生成超过1k字时会出现重复片段，不如把kv cache换成动态缩放或者直接砍掉一半上下文。

说实话两个方案我都试过，3090上跑8B的话，vLLM的PagedAttention在显存碎片利用上确实比TGI稍微强一点，但差距没想象中大，极限并发大概也就差个2-3个请求的样子。你光看模型FP16是16GB，但实际跑起来kv cache才是大头，特别是长文本场景，vLLM那个page调度在batch size=2的时候优势不明显，等到batch上到8以上才拉开差距。我建议你先别急着上量化，把max_seq_len限制到4096试试，vLLM的gpu_memory_utilization调到0.9，swap空间留一点给CPU，这样应该能稳跑batch=4。int4量化的话，对话和摘要这种短文本任务其实影响不大，但一旦要生成超过1k tokens的长摘要，你可能会注意到连贯性下降，偶尔有重复片段，所以如果质量要求高，我宁可用FP8或者AWQ的4bit，别用GPTQ。还有个坑是TGI的continuous batching对显存碎片处理更激进，但会导致单请求延迟偶尔抖动，你要是做API服务得考虑这个。最后提一句，如果你愿意折腾，可以试试把模型拆成两层放CPU，用accelerate的offload，虽然慢点但至少不OOM。

vLLM的PagedAttention在24G上能扛住batch 4，TGI差点，但int4长文本确实会掉细节，摘要还行对话慎用。

vLLM更省，我3090实测batch能到4，int4长文本摘要还行，对话偶尔飘，建议先试AWQ。

说实话3090跑8B fp16确实紧巴，我实测vLLM的paged attention在24G下能撑到batch size 4左右，TGI的continuous batching大概也就3-4，差距不大，但vLLM的显存碎片控制略好一点。int4量化对摘要影响很小，对话长文本偶尔会有点逻辑跳脱，要是你不在乎那点精度损失，建议直接上AWQ或GPTQ，能省出一半显存给kv cache。另外你把max sequence length限制在2048试试，别默认拉到8k，OOM概率会低很多。

vLLM在24G上能撑到8并发，TGI大概6个，int4长摘要会掉点细节但对话基本没差。

说实话这题我踩过一模一样的坑，3090跑8B FP16就是卡在显存墙上的。vLLM的PagedAttention确实比TGI的continuous batching更省，我实测下来同样batch size=4，vLLM显存峰值能低2-3G，但TGI在长上下文下的吞吐更稳，尤其是对话场景连续请求多的时候。量化到int4的话，8B模型跑摘要任务基本没感知，但对话生成超过1k token时偶尔会出现重复句式，建议用AWQ而不是GPTQ，质量损失更小。另外你可以试试把kv cache类型改成fp8，配合vLLM的--kv-cache-dtype fp8，能再挤出一块显存，虽然官方说还在实验阶段，但我跑了两周没崩过。极限并发的话，单卡24G用int4加8k上下文，vLLM大概能撑到batch size=8，TGI大概6-7，但前提是你得把max-num-seqs和max-num-batched-tokens调好。最后提醒下，如果主要做API服务，别光看显存，vLLM的continuous batching在请求排队上的延迟抖动比TGI明显，建议压测时关注P99。

之前3090跑7B的时候也被OOM折磨过，后来换了vLLM确实好不少，PagedAttention对kv cache的利用率比想象中高，batch size调到4基本稳。不过TGI的continuous batching在小并发下差距不明显，建议你两个都跑个benchmark看看。int4量化的话，对话场景影响不大，摘要长文本偶尔会有细节丢失，如果对质量敏感可以试试AWQ。我目前是vLLM加int8，24G跑8B加2000token上下文能到8并发，你可以参考下。

我之前3090上跑7B也踩过这坑，vLLM和TGI实际用下来差距不大，主要是PagedAttention对长上下文和并发更友好，TGI的continuous batching在高吞吐下调度更稳，但单卡24G想跑batch size=2，建议直接上AWQ或GPTQ的int4，显存能压到7-8G，kv cache余量就出来了。不过量化后长文本确实有轻微掉点，摘要任务尤其明显，对话反而还好，可以先试试4bit配合vLLM的--kv-cache-dtype fp8，能再挤点空间。你平时请求的prompt平均多长？如果经常超2K token，可能还得考虑换更长上下文的量化版。

vLLM省显存明显一些，PagedAttention对碎片管理更好，3090上int4能到8并发左右，摘要影响不大。

实测TGI也不差，但vLLM的KV cache复用更灵活，int4长文本会稍掉点分，对话场景基本无感。

实测过3090跑8B，vLLM开PagedAttention+continuous batching，24G下batch size能到8左右不OOM，TGI大概6-7，差距没想象大但vLLM确实稳些。int4量化长文本确实会掉点，尤其摘要任务里指代和细节容易糊，建议先试AWQ或GPTQ的4bit，你对话多的话可能得留点KV cache余量。另外记得把max-model-len调小点，默认8k太吃显存，按你实际需求设4k能明显缓解。

说实话两个都用过，24G卡上跑8B的话，vLLM的显存控制确实比TGI更狠一点，PagedAttention对KV cache的碎片化管理在长上下文场景下优势挺明显的，我实测batch size能拉到4-6不爆，TGI大概在3-4左右就有点悬了。不过有个细节，vLLM首token延迟会略高，如果你对响应速度敏感，得自己权衡下。关于int4量化，对话场景下损失真不大，但摘要任务里偶尔会出现重复词或逻辑跳跃，特别是超过4K上下文时，这点我踩过坑。你要是主要做中文摘要，建议试试AWQ或GPTQ的4bit，比RTN好不少，实在不行就int8加vLLM的fp8 KV cache，显存省一半质量几乎无损。另外3090的显存带宽其实够用，瓶颈反而在计算利用率，vLLM的continuous batching把这点优化得比较好，TGI在动态batch切换时会有明显卡顿。最后提醒一句，别只看显存占用，把--max-model-len调小到4096或2048，比啥都管用，很多人爆显存都是因为默认把上下文长度拉满到8K了。

这俩我都试过，3090上跑8B的话vLLM的PagedAttention实际省显存效果更明显，同样batch size=4能跑起来，TGI到3就快爆了。不过你如果只做对话摘要，int4量化几乎感知不到质量下降，长文本里偶尔会有点重复但问题不大。建议直接上vLLM+AWQ量化，24G跑并发8应该稳，就是首次加载会慢点。

3090跑8B fp16确实紧，我试过vLLM开paged attention后batch size能拉到4左右，TGI的continuous batching在长文本下显存波动更小，但极限并发两者差距不大。int4量化对摘要影响很小，对话场景偶尔会丢点细节，长文本生成时重复概率会高一些，建议用AWQ别用GPTQ。你如果主要做API服务，不如直接上vLLM，显存碎片处理得更干净，而且对动态请求的适配比TGI舒服。

vLLM配AWQ量化能压到8G左右，不过int4长文本确实会有点糊，摘要凑合对话差点意思。

我3090实测vLLM batch能到8，TGI到6就抖了，但int4摘要真不如fp8稳，你试试GPTQ。

我之前也是3090跑8B，vLLM和TGI都试过，体感vLLM在并发高的时候更稳，PagedAttention对KV cache的碎片管理确实比TGI的continuous batching更激进，极限并发大概能多个2-3个请求，不过得把max-seq-len调低点。int4量化的话，对话摘要这种短文本问题不大，但长文本生成确实会有重复或逻辑断裂的情况，特别是超过2K token之后，建议你如果主要做摘要，可以试试AWQ，比GPTQ在长文本上保留得稍微好一点。顺便问下你batch size=2就OOM，是不是没开prefix caching？那个对省显存帮助挺大的。

我用vLLM配AWQ int4，24G能扛住8并发，长文本摘要没觉得掉链子。

说实话3090跑8B fp16确实太极限了，我拿vLLM试过，PagedAttention对kv cache的碎片化改善挺明显，batch size=4勉强能跑，但再往上就悬。TGI的continuous batching在显存占用上感觉跟vLLM半斤八两，区别不大，主要看你更习惯哪个生态。

int4量化我建议你直接上AWQ或GPTQ，对话和摘要这种短文本场景基本感知不到质量下降，但长文本超过2k确实会有轻微逻辑松散，不过比OOM强多了。你现在最该做的其实是把max-model-len调小，比如限制到4096，能省出一大块缓存空间，否则光靠框架优化还是不够。