大模型本地部署显存爆了，量化后效果又不行，求老哥指条明路

24G跑7B的FP16其实有机会的，你试试把上下文长度砍到2K以内，再用flash attention和offload到内存，加载时应该能压到20G左右。量化掉精度这事我懂，特别是代码生成，4bit下逻辑崩得很厉害。要不你试试Q8或者混合量化，只把关键层保留高精度，效果会好不少。还有别忽略llama.cpp的mmap模式，能省不少显存。

试试8bit量化或者用vLLM开KV cache offload，24G跑7B其实不用压到4bit。

24G跑7B的FP16按理说应该够啊，你是不是把context window开太大了，或者用了transformers没开gradient checkpointing？llama.cpp的话可以试试--no-mmap或者把cache全放CPU。量化这块建议别碰GPTQ了，试试GGUF的Q5_K_M或者Q6_K，体感和FP16差距小很多，代码生成这种任务对量化敏感度确实高。另外可以看下是不是prompt写得有歧义，有时候模型逻辑崩了不全是量化锅。

试试8bit量化或者GGUF的Q5_K_M，比4bit强不少，显存占用也就多3-4G，4090完全扛得住。

4090 24G跑7B FP16按理说不会爆啊，你是不是上下文窗口开太大了？我昨天刚用Qwen1.5 7B试了llama.cpp，默认8k上下文能塞进去，你检查下是不是把max_length设成了32k之类的。量化掉代码能力确实肉疼，但可以试试把KV cache保持FP16，只量化权重，效果会好不少。另外你那个递归报错，说不定是采样参数调太激进，temperature拉低点再试试。

24G跑7B的FP16按理说应该够啊，你查过是不是context长度设太大或者kv cache没优化？我拿4090跑Qwen1.5-7B用vLLM开gptq量化，代码生成准确率跟原版差距不大，可能你解码参数或者prompt格式有问题。另外试试llama.cpp的Q5_K_M，比4bit损失小很多，或者用AWQ配合lmdeploy，显存占用和效果能平衡不少。

24G跑7B FP16其实够了，OOM多半是没开flash attention或者context设太长，先把max_seq砍到2k试试。量化掉点很正常，但写递归都报错八成是量化校准集太烂，换个c4或者wiki的校准数据重新量化，AWQ比GPTQ稳一些。要不直接上vLLM加GPTQ-Int8，8bit基本不掉点，24G带7B绰绰有余。

试试GGUF的Q5_K_M量化，比4bit稳不少，显存也扛得住。