部署ChatGLM3-6B用vLLM还是FastChat？显存不够怎么优化？

vLLM吞吐确实香，但6B模型FastChat调好也够用，4090两张跑int8量化稳得很。

同款场景，我也是两张4090跑ChatGLM3-6B做内部知识库，FastChat启动是方便，但一压测就露馅，显存碎片化严重，后来切到vLLM之后吞吐直接翻倍，体感上响应速度快了不止一截。vLLM配置没那么玄乎，PagedAttention基本不用手动调，默认参数就能跑，主要把max-model-len和gpu-memory-utilization设好就行，两张卡建议各分配90%左右的显存，剩下留给KV cache。量化的话我试过AWQ 4bit，效果比int8好，困惑度下降不明显，但生成速度能再快个30%左右，不过如果你们文档检索后的prompt很长，建议还是先跑fp16，因为量化后长上下文下会有概率输出退化。你几千条文档其实数据量不大，瓶颈主要在并发和显存，vLLM开continuous batching之后，两张卡能撑住20个并发基本不抖。有个坑是vLLM对ChatGLM3的模板支持偶尔要手动改一下chat_template，不然多轮对话会串，FastChat就没这问题。

vLLM那个吞吐优势在6B上其实没想象中夸张，但PagedAttention对长文档场景确实友好，尤其你知识库碎片多的时候显存碎片能省不少。FastChat胜在省心，不过并发一上来就得靠调max-memory和swap参数硬撑，我试过把KV cache压到0.3以下才勉强稳。两张4090的话建议直接tensor parallel，单卡跑int8反而容易爆显存。量化这块AWQ比int8稳，速度基本不掉，但中文效果会有轻微损失，你文档量小的话可以接受。

vLLM确实香，我拿6B试过，吞吐量比FastChat高一大截，尤其并发上来以后差距很明显，不过配置确实要花点时间，PagedAttention默认参数其实够用，不用太纠结。两张4090的话建议张量并行，每张卡分12G左右，量化成int8显存压力小很多，速度损失大概在10%以内，AWQ更稳但部署麻烦点，看你项目对响应时延的要求了。另外几千条文档的话，检索这块是不是也吃显存？可以试试把embedding模型单独放一张卡，主模型用另一张，这样调度更灵活。

vLLM吞吐确实猛，但6B模型FastChat调好也够用，量化AWQ能省一半显存，速度损失不大。

vLLM吞吐确实猛，但6B规模FastChat调好batch也够用，别一上来就上强度。两张卡直接张量并行，int8量化损失小，AWQ速度香但显存省不了太多。

vLLM吞吐确实猛，但6B没必要上量化，两张卡张量并行跑FP16最省心。

vLLM确实值得折腾一下，6B模型并发高的时候PagedAttention优势很明显，我这边单卡24G跑int8能稳定撑住20路左右。两张卡的话建议张量并行关掉，直接数据并行各跑各的，省得通信开销反而拖慢速度。量化方面AWQ比int8稳，体感速度几乎没损失，但显存能省下4-5G，你这数据量其实不用太纠结精度。FastChat适合快速验证，真上生产还是vLLM吧。

这题我熟，之前踩过坑。vLLM配置别被参数吓到，默认值就能跑，主要调下max-num-seqs和gpu-memory-utilization就行，0.9那个值挺关键。两张4090别做张量并行，6B模型单卡完全带得动，双卡反而浪费带宽。量化我试过AWQ，4bit下回答质量掉得能接受，速度比FP16快将近一倍，显存直接减半，你知识库场景完全够用。

我用的vLLM，FastChat并发上来确实拉胯。显存分配这事，建议先看下你实际峰值占用，我这边24G单卡跑6B int8，KV cache留了8G左右，剩余给模型，用gpu-memory-utilization设成0.85就挺稳

vLLM吞吐确实猛，但6B这体量FastChat调好也够用，显存紧就上int8，AWQ效果更稳但麻烦点。

vLLM确实吞吐量香，但6B模型上FastChat调好tensor并行也够用，你这数据量瓶颈多半在RAG检索不在生成。两张4090建议直接张量并行，各占12G左右，剩下留给KV cache，int8量化基本无损，AWQ在小batch下收益不明显，但显存能压到10G以内，优先试试FP16+张量并行，真爆显存再上量化。

vLLM吞吐确实强，但6B模型FastChat调好batch也够用，两张卡直接张量并行就行。量化的话int8损失小，AWQ速度提升明显但得看你的知识库检索重不重。

4090双卡跑6B其实vLLM更省心，pagedattention默认参数就行，显存不够就开gpu-memory-utilization到0.9。int8和AWQ我实测差距不大

vLLM吞吐确实强，但6B这规模FastChat调好也够用，4090双卡建议tensor parallel加int8量化，AWQ效果更稳但部署麻烦点。

vLLM上限高但调参费劲，你这规模FastChat加量化够用，两张卡各塞一半模型就行。

vLLM吃显存更狠但吞吐确实猛，6B的话两张卡用tensor parallel加AWQ量化最稳。

说实话你这情况我太懂了，之前做内部问答也卡在这俩框架上纠结好久。6B这规模其实vLLM优势没那么夸张，但并发上来确实比FastChat稳，尤其你两张4090，PagedAttention吃显存的方式比FastChat那种静态分配聪明多了，建议直接上vLLM，参数不用太慌，默认配置改个tensor-parallel-size=2就行。显存分配的话，两张卡各12G给模型，剩下留给KV cache，你几千条文档的检索量其实context不会太长，没必要塞满。量化方面我试过int8，AWQ也跑过，体感AWQ在6B上更值，速度几乎不掉，显存能压到10G左右，int8有时候会有轻微的生成质量波动，但知识库场景基本无感。不过你数据量小的话，其实也可以考虑干脆用CPU offload或者换更小的量化版，毕竟4090显存够大，全精度跑起来也不至于爆。还有个坑提醒下，vLLM对ChatGLM3的某些版本兼容性有点迷，记得先查下你用的transformers版本对不对，不然启动会报奇怪错误。

vLLM我试过，吞吐确实比FastChat强不少，尤其并发上来之后显存管理好很多，PagedAttention不用太纠结参数，默认设置跑6B问题不大。两张4090的话建议tensor parallel=2，显存分配让它自动调度就行，不用手动切。量化方面我试过AWQ，效果损失很小，速度能提个20%左右，int8反而有时候显存省得不明显，你可以优先试AWQ。另外几千条文档这种场景，瓶颈其实在检索不在生成，vLLM的continuous batching对长文档批处理更友好。

别纠结FastChat了，这并发量直接上vLLM，吞吐差距真不是一星半点。两张卡开tensor并行，量化走AWQ，显存和速度都能兼顾。

vLLM吞吐确实猛，但6B小模型FastChat调好batch也够用，别太迷信框架。显存紧就上AWQ，4bit精度损失能接受，速度还翻倍。

vLLM确实吃香，但你这数据量不大，FastChat调好并发线程池和批处理其实够用，瓶颈更可能在embedding和检索那块。两张4090的话，建议一张卡跑模型，另一张留给向量检索和缓存，别全塞给推理。量化方面，int8对6B来说速度提升有限，显存也就省个几G，AWQ倒是稳一点，但得看你知识库问答对精度敏不敏感，可以先跑个评测集对比下再决定。

vLLM确实值得折腾一下，我拿6B试过，吞吐量比FastChat高一倍不止，PagedAttention其实不用太纠结，默认参数跑起来就行。两张4090的话，建议直接用tensor parallelism切分，每张卡分12G左右，剩下的留给KV cache，几千条文档完全够用。量化的话，AWQ的int4我实测效果比int8好，速度差不多但显存能再省一半，就是部署时稍微麻烦点。你如果只是内部用，其实可以先跑int8，响应慢大概率是FastChat的调度问题，换vLLM后应该会明显改善。