部署本地大模型做Agent推理，显存总爆掉，是量化还是换框架？

说实话双卡3090跑7B/13B爆显存有点奇怪，你是不是把模型切到双卡但没开张量并行？vLLM对Agent那种动态函数调用确实不友好，我试过openai函数调用格式配vLLM的async接口勉强能用，但偶尔会卡在prefill阶段。量化方面建议试试AWQ，比GPTQ在多轮对话上稳一些，4bit配合双卡3090跑13B应该能压到20G以内，质量损失比8bit小。CPU offload就算了，速度会慢到怀疑人生，真不如砍掉几个工具函数减少上下文长度。

双卡3090跑7B/13B其实显存带宽才是瓶颈，Agent频繁调用函数时vLLM的continuous batching反而会拖慢单请求延迟，建议看看SGLang或者直接上exllamav2的FP8动态量化，质量损失比GPTQ小很多。CPU offload真别碰，3090的PCIe带宽喂不饱模型，你会卡到怀疑人生。另外多轮逻辑崩可能不是量化问题，是prompt缓存没做好，试试用LangChain的缓存模块把工具调用结果存下来。

3090双卡跑Agent确实蛋疼，我之前也卡在显存和速度的跷跷板上。量化的话建议试试AWQ，体感比GPTQ稳，尤其多轮对话的逻辑崩坏会少一些，但别贪4bit，6bit是甜点。框架上别死磕vLLM，Agent动态调用多，换SGLang或者干脆自己写个简单的调度，把函数调用和生成拆开，能省不少重启的功夫。CPU offload就算了，3090带宽扛不住，双卡直接张量并行更实在，记得把KV cache和工具调用的中间结果分开管理，显存能匀出不少。

3090双卡其实可以先试试把7B的模型直接塞进单卡用AWQ 4bit，留一张卡专门跑Agent调度，显存瓶颈多半是kv cache没管好，别全赖量化。vLLM对动态工具调用确实不友好，可以看看SGLang或者直接上llama.cpp的server模式，函数调用反而更稳。CPU offload除非你内存真的很大，不然速度会卡到怀疑人生，不如先检查下是不是Agent循环里没做显存清理。

说实话我跟你情况差不多，双卡3090跑Agent确实难受，后来发现瓶颈不在显存而在调度。vLLM和TGI那套是给纯生成优化的，Agent这种函数调用频繁的得用支持动态batching的框架，比如sglang或者干脆自己写个简单的调度层。量化这块我建议别碰AWQ，GPTQ的4bit在13B上逻辑崩得没那么厉害，但多轮对话确实会飘，后来我试了把KV cache量化到8bit，配合FP16主权重，显存能省30%左右，输出质量基本没掉。CPU offload我劝你慎重，3090的PCIe带宽扛不住高频agent调用，延迟会从几十毫秒飙到秒级，除非你只跑单轮。还有个野路子是把工具调用的prompt模板压缩，很多token浪费在重复的系统提示上，用静态缓存能省不少显存。目前我的方案是sglang+GPTQ4bit+KV cache量化，13B能稳定跑到40 tok/s，多轮逻辑比8bit稍差但可接受。你要是试出更好的组合记得回来分享下。

双卡3090跑7B/13B其实算力是够的，瓶颈大概率在显存带宽和调度上。Agent场景频繁调函数，vLLM那套continuous batching确实不太吃得住动态请求，我试过用SGLang会好一点，但也不是完美解决。量化这块，GPTQ比AWQ在对话逻辑保持上稍微稳点，不过4bit就别想了，数学推理直接崩，8bit如果还觉得质量掉，试试把KV cache也量化了，能省不少。CPU offload我劝你慎用，3090双卡互联带宽没那么高，offload之后速度会慢到怀疑人生，除非你只跑单轮短对话。我现在的做法是保留FP16，但用PagedAttention把显存碎片化利用起来，再把温度调低点，多轮逻辑崩的问题会缓解不少。另外检查下是不是每个worker都加载了完整模型，Agent场景建议用单进程多线程而不是多worker，省显存也省切换开销。

试试GPTQ加vLLM的continuous batching，agent场景别用TGI，动态请求卡顿会少很多。

显存爆的话先别急着上量化，7B/13B在双3090上其实可以试试把模型切分到两张卡，配合offload给CPU留点buffer，vLLM确实不太适合Agent这种高频函数调用，我之前用TGI也遇到类似问题。后来换了SGLang稍微好点，但如果你要跑多轮工具调用，建议直接看下llama.cpp的server模式，动态批处理这块反而更灵活。至于GPTQ和AWQ，AWQ在13B上感觉比GPTQ稳一些，量化损失主要看任务，你要是Agent里逻辑依赖强，4bit大概率崩，不如8bit加长上下文窗口试试。

显存爆这个事儿我太懂了，双卡3090跑13B按理说够用，但Agent频繁调工具的时候，vLLM那个continuous batching确实容易卡脖子，重启worker是家常便饭。我后来换成SGLang，动态请求支持好不少，显存管理也省心，你可以试试。量化的话，GPTQ比AWQ稳一点，但7B以下模型用int8其实还行，13B以上建议直接上4bit，质量损失比你想的小，关键是得配点采样参数调优。CPU offload就别考虑了，3090互联带宽撑不住频繁交换，速度会掉到没法用。

双卡3090跑7B/13B其实算力够用，瓶颈大概率在显存带宽和频繁的上下文切换上，Agent场景下函数调用特别吃这块。量化的话我建议试试AWQ，比GPTQ在低比特下稳一些，实在不行就4bit+CPU offload混合，牺牲点速度换稳定性。vLLM/TGI确实不太适合动态工具调用，可以看看SGLang或者自己写个简单的调度层。另外多轮逻辑崩可能不只是量化问题，检查下prompt模板和tool返回的格式是不是被截断了。

双卡3090跑7B和13B其实算力是够的，问题大概率出在显存管理和调度上。我自己的经验是，Agent场景真不太适合vLLM那套continuous batching，它优化的是高并发吞吐，你这种频繁函数调用反而容易触发preemption，重启worker太正常了。量化方面，GPTQ和AWQ我都试过，AWQ对多轮对话的稳定性明显好一些，但4bit下逻辑崩坏还是偶发，建议你试试把KV cache量化到8bit，配合FP16的主体重，能省不少显存又不至于太伤质量。CPU offload我劝你慎用，3090的PCIe带宽扛不住高频迭代，一旦swap到内存，延迟直接翻几倍，Agent这种多步推理会特别煎熬。我倒觉得你可以先查一下是不是显存碎片化的问题，小对象频繁申请释放很容易爆，试试PyTorch的expandable_segments或者把max_seq_len调低点，有时候比换框架管用。还有个小技巧，Agent的函数调用如果都是短文本，可以单独开个小的embedding模型，别让主模型处理所有token，能省出不少空间。最后，如果你坚持用vLLM，记得关掉prefix caching，那个在动态请求下反而拖慢速度。

双卡3090跑7B/13B其实带宽和显存都够，但Agent频繁调函数的话，vLLM的continuous batching确实容易卡在动态请求上，可以试试SGLang或者TensorRT-LLM，对tool calling支持会好一些。量化的话，GPTQ比AWQ在推理速度上更稳，但多轮逻辑崩可能是KV Cache没处理好，建议调低max_seq_len或者开paged attention。CPU offload真不推荐，3090的PCIe带宽会拖死你，不如把一半层放第二张卡上做张量并行。

说实话我跟你情况差不多，后来发现Agent场景卡显存往往不是模型本身，是工具调用那部分上下文太长，干脆把历史对话压缩一下，比换量化管用。GPTQ和AWQ我都试过，多轮逻辑崩的问题其实不止量化，原模型本身在复杂指令下也会犯傻，建议换用针对function calling微调过的模型试试。vLLM对动态请求确实不友好，我现在直接退回HuggingFace的generate加流式处理，配合PagedAttention的库反而稳。CPU offload只建议应急，双卡3090其实可以试试张量并行加流水线混合，把7B拆两层放CPU，延迟能接受。

显存爆这事儿我太懂了，双卡3090看着大但Agent一多轮调用真不够分。量化建议试试AWQ，比GPTQ在推理时更稳，体感上逻辑崩的情况少很多，但最好还是得配点提示词工程兜底。框架的话别死磕vLLM，Agent这种动态图场景其实sglang或者更轻的llama.cpp配OpenAI接口反而灵活，worker重启问题会少很多。CPU offload真到万不得已再用，速度掉得让人想砸机器，不如把不用的历史会话及时清理掉实在。

显存爆不一定是量化的事，Agent动态请求多，vLLM那套连续批处理确实水土不服，试试SGLang或者干脆自己写个调度。

双卡3090跑13B其实没必要硬上量化，GPTQ对多轮推理损伤挺明显，把KV cache优化下再开offload可能比换框架更直接。

说实话双卡3090跑7B/13B爆显存大概率不是容量问题，是碎片化太严重了，Agent频繁调函数时KV cache反复申请释放特别吃这玩意儿，可以试试PagedAttention做得好的框架比如SGLang，对动态请求的支持比vLLM顺滑不少。量化的话AWQ比GPTQ稳一些，8bit如果逻辑崩，试试4bit加推理时采样温度调低，实际体感没差太多。CPU offload别碰，3090带宽扛不住，双卡还不如直接上张4090。

显存爆不一定是量化问题，vLLM对Agent这种动态函数调用确实不友好，试试SGLang或者直接上多进程吧。

Agent场景别死磕单卡，双卡3090张量并行加AWQ 4bit，速度质量能兼顾，我这么跑13B稳得很。

试试vLLM搭配AWQ 4bit，Agent函数调用主要卡在调度上，建议把工具调用拆成独立服务别和主模型抢显存。

说实话你这个问题我太有同感了，之前跑Agent的时候也是被显存和速度两头折磨。我个人经验是量化优先级其实没那么高，GPTQ和AWQ在7B上掉点确实明显，尤其多轮带工具调用的时候，模型对上下文里函数定义的敏感度很高，一量化逻辑就飘。倒是可以试试4bit的AWQ配合kv cache量化，损失会小一点，但别指望完全无损。

框架这块我强烈建议你换个思路，vLLM和TGI本身就是为高并发连续请求优化的，Agent那种动态函数调用加上频繁中断重启，它们根本吃不消。我自己后来是换成了llama.cpp的server模式，虽然吞吐不如vLLM，但胜在稳定，而且支持动态加载和卸载层，配合双卡手动分片反而更灵活。你双卡3090的话，可以试试把模型切成两半分别放，用llama.cpp的tensor split参数，比单卡硬扛强很多。

CPU offload说实话只在显存彻底不够时应急用，速度会掉到没法看，Agent场景下交互延迟一高体验就很差。如果你想省事，还有个歪招，就是干脆用两个模型，小模型比如3B专门做函数调用和意图识别，大模型只负责生成最终回复，这样显存压力分散，逻辑还更稳，就是工程上麻烦点。不知道你用的是哪种Agent框架，是LangChain还是自己写的？如果方便说下具体调用模式，可能能更精准排雷。

说实话你这个情况我太熟了，双卡3090跑Agent推理，显存爆不是算力不够，是KV cache和动态请求把显存碎片吃光了。我后来试了一圈，感觉量化优先级其实没那么高，GPTQ和AWQ在7B上跟FP16差距不大，但13B上确实逻辑崩得明显，尤其多轮带工具调用的时候，模型对数值精度太敏感了。

框架那边vLLM和TGI我都弃了，Agent场景高频函数调用它们真不是为这个设计的，动不动就要重建engine。我现在用的是SGLang，它对动态请求的调度更灵活，而且支持radix cache，多轮对话里重复的前缀能复用，显存占用直接掉一截。你要是非留在vLLM，试试开prefix caching，但效果看模型。

CPU offload我也试过，双卡3090 offload到内存，延迟直接翻倍，Agent那种要来回好几轮工具调用的场景根本没法忍。我现在的做法是，模型量化到AWQ 4bit，但把KV cache留足，然后配合SGLang的chunked prefill，这样显存能压住，输出质量在7B上基本无损。你13B的话，建议先砍到8bit加SGLang试试，别再纠结框架了，动态场景下框架的调度策略比量化位数影响大得多。