部署Llama 3.1 8B时显存爆了，用vLLM还是用TGI更省显存？

说实话这俩框架在24G卡上我都试过，vLLM的PagedAttention对碎片显存管理确实更狠，我跑8B FP16 batch size能撑到4-6，TGI大概3-4，但vLLM首token延迟会稍高一点。int4量化对对话影响不大，摘要偶尔会出现句式重复或关键词遗漏，你如果追求长文本稳定输出，建议先试AWQ别用GPTQ。另外3090的带宽跑8B其实有点吃力，你可以把max-seq-len压到2048看看，显存能省出一大截。

vLLM的PagedAttention在24G下能扛到batch8，TGI到6就抖了，建议直接上vLLM。

量化到int4跑摘要掉点不明显，但对话长文本偶尔会啰嗦，实测还得看你的温度设置。

3090跑8B其实vLLM和TGI差别不大，关键看你的并发模型和max_seq_len设置。我实测过vLLM开gpt-omni量化到int4，24G能稳到batch size=8，但TGI在长上下文下显存碎片化更明显，容易提前OOM。int4对对话摘要影响很小，主要是长文本生成时偶尔会有重复或逻辑跳跃，建议用AWQ别用GPTQ，校准集选对话数据。你试试把kv cache换成fp8，能再省2-3G，batch size提到4应该没问题。

vLLM和TGI我都试过3090，vLLM的paged attention在长上下文的场景下确实比TGI更能扛，我batch size开到4也没爆，TGI到3就有点悬了。不过你这8B模型fp16占16G是纯weights，kv cache得看max seq len，如果设8k的话并发2确实紧张。int4的话对话影响不大，但摘要任务里偶尔会丢细节，建议awq或者gptq别用gptq的旧版本，新校准参数会好很多。你如果主要跑短对话，其实可以试试把max_seq_len调低到4k，显存能省一大截。

说实话3090跑8B fp16确实紧巴巴的，我之前用vLLM在24G上把max batch size调到4还能稳住，TGI更吃显存一点，尤其长上下文时差距更明显。int4量化对摘要影响不大，但对话里偶尔会冒出逻辑跳跃的句子，特别是超长上下文时，建议你用AWQ而不是GPTQ。你如果主要跑短对话，干脆把max sequence length限制到2048，能省不少缓存。

3090跑8B其实不用太纠结框架，vLLM和TGI在纯推理上显存差距不大，真正吃显存的是长上下文的kv cache，建议优先开一下TGI的显存优化选项试试。我之前在24G卡上测过，batch size拉满4就顶天了，主要卡在prefill阶段，两个框架半斤八两。int4量化对摘要这种短文本影响很小，但对话轮次多了之后，长上下文召回确实会有点飘，尤其涉及具体数字或人名的时候，建议保留FP8或者AWQ。你如果主要做API服务，不如直接限制最大输入长度到4k，比换框架省心多了。

说实话这俩框架在24G卡上我都跑过，vLLM的PagedAttention对显存碎片化处理确实更激进，同样batch size=2的OOM问题，换vLLM大概能撑到4-6并发，TGI的continuous batching更像传统调度，省显存效果大约在20%-30%左右，但胜在稳定。不过你3090是24G，FP16权重16G后只剩下8G给KV cache，这本身就是瓶颈，我建议你先试试vLLM的--max-num-seqs参数调小，再配合--gpu-memory-utilization 0.9，把显存榨干，实测极限并发可能比你想象的高。

量化到int4的话，对话任务体感上损失很小，但摘要这种需要长上下文的场景，attention部分精度下降会导致重复或漏信息，尤其超过4K token后更明显。我自己的做法是保留FP16的权重，但把KV cache用FP8存，vLLM有--kv-cache-dtype fp8选项，能再省一半缓存显存，质量影响微乎其微。你要是只做API服务不在乎首token延迟，干脆把max-model-len限制在8K以内，别给长文本留余量，这样并发还能再提一截。另外记得开--enable-chunked-prefill，对长输入的处理显存占用能降很多，这个参数比你想的要关键。

实测过3090上跑8B，vLLM的显存管理确实比TGI狠一点，同样batch size=4，vLLM大概能吃到18-19G，TGI到17G左右就开始抖了。但实际瓶颈往往在prefill阶段，长文本下两个框架都会突然飙显存，建议把max-model-len设成4096或2048，对话摘要足够用了。int4量化对短文本影响不大，但长文本生成时重复率和连贯性会明显变差，特别是摘要任务，建议至少用int8或者awq。另外可以试试把kv cache的dtype调成fp8，能再省1-2G，代价是极低概率的精度损失。

我之前在4090上跑过Llama 3.1 8B，vLLM和TGI都试了下，说实话单卡24G想FP16跑并发确实挺紧的，你batch size=2就OOM不奇怪。vLLM的PagedAttention对kv cache碎片控制确实好一些，实测同显存下能撑的并发大概比TGI多一截，但也没到翻倍那么夸张，gpu_memory_utilization调到0.9左右能挤出更多空间。TGI的continuous batching调度更保守一点，显存占用稳但极限吞吐差点意思。真要在24G上舒服跑，int4量化基本是必选项，AWQ或GPTQ都行，对话和摘要这种任务掉点很有限，长文本的话建议自己拿几百条样本对比下，一般感知不明显。不过量化后并发上去了，延迟和首token时间还是得看你的SLA，别光盯着显存。

3090跑8B FP16确实挺紧的，我实测vLLM在24G上batch开到4左右就开始抖了，TGI稍好一点但差距没想象中大，关键还是kv cache占大头。建议直接上AWQ int4，显存能压到6G出头，并发拉到8-10问题不大，对话和摘要这种任务质量损失基本感知不到。长文本的话超过4k token后int4偶尔会有点复读，但调下temperature还能接受。

我之前在4090上也折腾过Llama 3.1 8B的部署，FP16确实单卡24G扛不住稍微大点的并发。vLLM的PagedAttention对kv cache的显存碎片控制确实好一些，我测下来batch size能比TGI多撑个一两档，但TGI的continuous batching调度更稳，长请求混短请求的时候不太容易把显存吃满。你要是纯做对话和摘要，输入输出都不算特别长的话，vLLM可能更适合你，毕竟吞吐量摆在那。int4量化我试过GPTQ和AWQ，长文本摘要确实会掉点质量，尤其是需要精确引用原文细节的时候，模型容易自己编。如果摘要要求不高、对话为主，int4基本够用，但建议留个FP16的降级方案。另外3090不支持bf16原生加速，可以考虑用fp8 kv cache，能再省一截显存。