大模型本地部署显存爆了，量化后效果又降，求指路

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP16和量化中间。我建议你先别急着换小模型，试试把AWQ换成GPTQ的4bit，配合vLLM的awq引擎，速度能快不少，但前提是得把vLLM的版本和CUDA环境对齐，这块确实容易踩坑。另外你提到代码生成质量下降，我怀疑不只是量化精度问题，可能是采样参数没调好，比如temperature和top_p在量化模型上要更保守一点。如果实在不想折腾框架，可以试试exllamav2，它对双卡支持比vLLM省心，而且内置的量化推理优化比裸跑AWQ强。不过说实话，本地70B跑代码辅助，体验很难追上API，毕竟人家是集群+白名单优化过的，我最后是折中方案：本地跑32B的Qwen2.5-Coder，配合一个70B的API做二次校验，延迟和效果平衡得不错。你要是坚持70B，记得把KV cache offload到CPU，能省点显存给推理用，但速度会再慢一截，得权衡好。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在能跑和跑不爽的边界上。我建议别死磕AWQ了，试试GPTQ的4bit配合vLLM，吞吐会好很多，而且vLLM现在对量化模型支持挺成熟的。

代码生成质量下降这事，量化后确实会丢一些逻辑连贯性，如果目标是辅助写代码，可能7B或者13B的专用模型（比如DeepSeek-Coder）在量化后反而更靠谱。你可以先拿Qwen2.5-Coder-32B量化版试试，速度和效果平衡点比70B好找。

另外检查下是不是显存碎片化导致速度慢，开个vLLM的continuous batching能救不少。别折腾TensorRT-LLM了，那玩意配置地狱，除非你愿意花周末去啃文档。

双卡4090跑70B本来就吃力，vLLM配AWQ能救速度但救不了质量，写代码还是换32B的Qwen靠谱。

双卡4090跑70B其实挺尴尬的，48G刚好卡在FP16和量化之间。我个人建议别死磕AWQ了，试试GPTQ配合vLLM，吞吐能上来不少，配置其实没你想的那么玄乎，照着官方文档一步步来就行。代码生成质量下降这事，4bit确实会有损失，但你可以把量化后的模型跟原模型做个对比测试，看看是不是温度或top_p设置的问题。如果实在嫌麻烦，直接上Qwen2.5-Coder-32B的AWQ版本，速度和效果平衡得不错，本地写代码完全够用。

双卡4090跑70B其实可以试试张量并行，vLLM配起来没那么玄乎，照着官方文档搞个docker镜像能省不少事。不过你主写代码的话，我建议干脆换32B的Qwen或者DeepSeek量化版，速度质量平衡好很多，70B就算跑起来延迟也够难受的。另外AWQ4bit对代码任务确实伤，试试GPTQ的8bit可能保留更多逻辑能力，显存不够就牺牲点上下文长度。

双卡4090跑70B确实憋屈，试试4bit的GPTQ加vLLM，延迟能砍半，代码质量凑合够用。

说实话双卡4090跑70B本来就挺极限的，48G显存上FP16肯定没戏，AWQ掉精度这事儿在代码生成上特别明显。我建议你别死磕量化了，试试看14B级别的Qwen或者DeepSeek，配合vLLM部署，速度和质量平衡会好很多，日常写代码够用。另外你提到TensorRT-LLM，那玩意儿配置确实反人类，我折腾了两天放弃了，后来发现其实用llama.cpp加好点的量化方案，单卡也能跑得挺顺，就是得接受模型小一点。

双卡4090跑70B本来就不够看，别死磕量化了，试试14B的Qwen2.5或者32B的CodeLlama配合vLLM，体感会好很多。

TensorRT-LLM确实快但配置太折腾，建议先用llama.cpp带flash attention跑跑看，速度能上来不少。

双卡4090跑70B其实没必要硬上全精度，48G显存上FP16本来就勉强，AWQ掉精度是常态。我建议你试试GPTQ配合exllama或者llama.cpp的Q4_K_M，速度比vLLM那套好配置多了，代码生成质量也稳一点。如果还是嫌慢，直接换32B的Qwen或者DeepSeek蒸馏版，本地写代码完全够用，逻辑性反而比硬上大模型量化强。别折腾TensorRT-LLM了，那玩意儿对非生产环境就是折磨，先跑通再谈优化。

双卡4090跑70B本来就勉强，建议试试8bit量化加vLLM，速度和效果能平衡些。

同款双卡4090，当时也卡在70B这档。说句实在话，48G跑FP16本来就是硬撑，OOM不冤，关键是AWQ 4bit那速度真不是正常人能忍的，我后来换成了GPTQ加exllama内核，体感比AWQ快个百分之三四十，代码质量也稍微稳点，但别指望能追平API。

vLLM那套我试过，配置麻烦不说，对双卡通信和调度要求挺高，小项目用起来杀鸡用牛刀，反而容易出一堆莫名奇妙的报错。TensorRT-LLM更是重量级，搞明白那套图优化和引擎构建，我觉得比调模型还费头发。

现在我的折中方案是直接上34B或32B的小参数模型，比如Codestral或者DeepSeek Coder 33B，用FP8量化，速度跟质量平衡得挺好，日常补全和简单重构稳得很。你要真离不开70B的推理深度，那就接受它只能处理短上下文，把生成长度砍到512以内，batch size调成1，别让显存碎片化拖死速度。

最后提醒个坑：别光看量化位数，AWQ对代码任务的支持本来就一般，换GPTQ或者HQQ试试，有时候只是张量布局的问题。你先跑个benchmark，看看是不是某些算子没优化到位，比直接推翻重来靠谱。

说实话双卡4090跑70B本来就是硬上，48G显存喂4bit都紧巴巴的，推理慢很正常。你写代码辅助的话，不如试试Qwen2.5-Coder-32B或者DeepSeek-Coder-33B，INT4量化后20多G显存，速度能快好几倍，代码质量大概率比你硬跑70B量化还好。vLLM和TensorRT-LLM我折腾过，主要是给高并发场景用的，单机双卡收益不大，配置成本还高。另外你生成代码老出错，可以试试把温度调低到0.1，然后开一下重复惩罚，能稳不少。

70B 4bit在48G上跑，双4090其实挺吃力的，速度慢正常。你要不试试vLLM的AWQ推理，配置比TensorRT简单不少，社区文档也全，照着抄就行。但说实话量化到4bit写代码确实会掉质量，我试过Qwen2.5-72B的GPTQ，复杂逻辑就开始胡说了。如果只是辅助写代码，不如换32B或者14B的模型跑FP8或8bit，速度和质量平衡好很多。

双卡4090跑70B确实挺尴尬的，48G显存卡在中间，FP16不够，4bit又掉质量，这个痛点我太懂了。你提到的AWQ掉代码质量，大概率是因为代码任务对精度特别敏感，4bit量化损失在自然语言上可能感知不强，但生成代码时逻辑链一断就全废了。其实可以试试GPTQ的group_size调小一点，或者用exllamav2跑EXL2格式的量化，它在4bit左右的质量保持比AWQ好一些，速度也还行。至于vLLM和TensorRT-LLM，前者对量化支持更友好，配起来相对省心，后者性能强但坑确实多，尤其双卡还得搞张量并行，没点耐心真折腾不动。说句实在话，如果就是本地写代码辅助，70B量化后的效果未必比得上直接跑个34B的FP8或者Q8，速度和质量都更稳，显存也刚好够用。别死磕70B了，降一档模型尺寸换更高精度，体验反而会舒服很多。

双卡4090跑70B本身就是个坑，AWQ 4bit质量掉是必然的，代码任务对精度特别敏感。我建议直接换Qwen2.5-Coder-32B或者DeepSeek-Coder-V2-Lite，单卡就能跑，效果比硬撑70B量化强多了。vLLM确实能提速，但对70B+双卡的配置要求挺折腾，不如把精力省下来调prompt。本地写代码辅助，32B级别真的够用了，别死磕70B。

双卡4090跑70B确实有点勉强，48G显存扣掉系统开销和KV cache，实际留给权重的空间不多。AWQ 4bit质量掉得厉害很正常，代码任务对精度本来就敏感，试试GPTQ Int8或者换用更小的量化组，可能比AWQ稳一些。vLLM配起来其实没那么玄乎，pip装完直接起server就行，PagedAttention对长上下文提速很明显，值得花半天折腾一下。要我说别硬刚70B了，本地写代码用34B或Qwen2.5-Coder-32B量化版，配合vLLM，体验比70B 4bit舒服多了，崩的概率也低。

双卡4090跑70B本身就吃力，量化掉点正常，不如换32B配vLLM，写代码够用还稳。