部署本地大模型做Agent，显存占用比想象的高太多，正常吗？

KV cache和上下文长度很吃显存，网上6G是短上下文跑推理，Agent多轮对话完全两码事。

KV cache 和上下文长度真是隐形杀手，我跑 4bit 的 8B 时把 max_model_len 从 8k 降到 4k，显存立马少了快 2G。那些说 6G 能跑的，基本是空载或者短上下文，真跑起 agent 多轮对话根本不够看。embedding 和 rerank 模型别硬塞同一张卡，换个小点的或者走 CPU，不然抢显存抢到怀疑人生。

16G显存跑8B的4bit模型还要带embedding和reranker，确实容易爆。网上说的6G能跑一般是空载或者短上下文，你真跑Agent的话KV cache随对话涨得很快，长上下文直接吃掉好几G。建议限制max_model_len，再把embedding和reranker换成小一点的或者走CPU，向量库别常驻显存。多个小模型可以试试vLLM的sleep模式或者llama.cpp的mmap，能省不少。

12G+太正常了，网上说的6G基本是空载加极短上下文的理想值。KV cache随上下文线性涨，Agent场景动不动就塞几K token，这块吃掉好几个G。embedding和reranker虽然小，但同时驻留显存就叠加了，vLLM的gpu_memory_utilization也得留余量。可以试试把embedding和reranker丢CPU，或者用llama.cpp的mmap加分层卸载，多模型轮换加载比硬塞一起跑更稳。

12G其实挺正常的，网上那些6G跑8B多半是短上下文加没算KV cache。你上下文一拉长、并发一上来，光KV cache就能吃掉好几G。embedding和rerank模型虽然小，但同时驻留显存就是会互相挤，爆了不奇怪。可以试试把rerank和embedding换成CPU跑或者按需加载，vLLM的gpu_memory_utilization也调低点留余量。多模型场景下想省显存，基本就是量化加卸载加错峰加载这几招，共享显存没那么美好。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。