部署7B大模型总是爆显存，量化后效果又变差，大佬们怎么平衡的？

试试vLLM加PagedAttention，能显著缓解长上下文压力，量化就留最后一两层全精度，效果和显存平衡点更好找。

我最近也在折腾7B模型，4090跑长上下文确实头疼。你可以试试先用vLLM开下PagedAttention，把KV cache碎片化利用起来，2k长度基本能稳，再不行就上AWQ但配合kv cache量化，效果比单独量化权重好不少。另外代码生成这类任务建议保留FP16的中间层，只量化attention部分，或者干脆用safetensors动态加载，实测比固定量化灵活。上下文长度的话，别死磕2k，用滑窗或者摘要压缩历史对话，能省一半显存。

4090跑7B其实不用死磕量化，试试vLLM开gpt-9-memory分页，配合--max-model-len 8192，FP16也能把上下文撑到4k+，代码质量比量化稳多了。量化不是唯一出路，你那个幻觉问题大概率是KVCache被压缩导致的，把rope_scaling调成dynamic或Yarn试试，比换量化方案有效。另外24G显存跑Qwen7B本来就很紧，别开长上下文，把chunk_size设成512，检索结果做rerank，实际体验会好很多。

4090跑7B其实可以试试FP8或者KV cache量化，先把上下文压缩到8k以内，用vLLM开continuous batching，OOM概率能降不少。另外你那个4bit掉点，大概率是校准集跟你的代码/逻辑数据不匹配，换用自己项目的推理样本重新跑一遍AWQ，效果会好很多。

要是还嫌麻烦，干脆冻结前几层只量化后面部分，显存和精度能兼顾一点。我自己的经验是，代码生成别硬刚7B，拿4bit的Qwen2-7B当粗排，再让更小的模型精修，反而比单模型硬撑靠谱。

试试把上下文长度砍到1.5k再配合vLLM的continuous batching，很多时候OOM是KV cache在作祟，而不是模型本身。量化方面别死磕AWQ，我最近用HQQ的4bit跑代码任务比GPTQ稳不少，虽然速度慢点但幻觉少很多。另外你如果用的是transformers原生加载，换成vllm的量化kernel能再省10%左右显存。

试试vLLM加AWQ，上下文别硬拉太长，分块检索比全塞进去强多了。