部署本地大模型做Agent，显存一直吃紧，有什么省显存的经验吗？

试试把工具返回结果截断到2K字符以内，再配合投机采样，24G跑7B模型能省出不少空间。

说实话24G跑Agent确实紧张，我后来干脆换7B甚至3B的模型，配合量化到3bit，省出来的显存全留给对话历史。工具返回结果我都是强制截到500字符以内，不然多轮下来上下文膨胀太厉害。另外你可以试试把历史对话做摘要压缩，每次只保留最近两轮完整内容，效果比硬撑长上下文好很多。

说实话4090跑agent确实尴尬，我自己的方案是换7B或8B模型加AWQ量化，配合flash-attention能把加载压到8G以内。工具结果先截断到500字左右再喂，不然多轮上下文叠起来谁都扛不住。另外可以试试把历史对话压缩成摘要存内存，只把最近两轮完整塞给模型，显存和效果能平衡不少。

说实话你这情况我太懂了，24G看着大，跑agent就是不够分。我建议先把工具返回结果硬截断到500字以内，再配合KV cache量化，基本能救回2-3G。另外别硬刚Qwen32B，换7B或者14B的4bit，agent场景真没那么吃模型上限，省下来的显存全给上下文长度更划算。

试试把工具结果先摘要再拼进上下文，长对话定期裁剪历史，能省不少显存。

4090跑agent确实紧，我之前也卡在这。建议试试把工具返回结果按token数硬截断，比如只留前500字符，再让模型用摘要做决策，效果意外地还行。另外可以试试把对话历史做滑动窗口，只保留最近3轮加系统提示，别全塞进去。vLLM对工具调用支持确实一般，我后来换回transformers配合paged attention，显存反而稳了点。你用的什么框架？如果是LangChain的话，可以看看它自带的memory优化选项，省个2-3G没问题。

说实话24G跑Agent确实有点紧，我建议先把工具返回结果做个硬截断，比如限制在500token以内，再丢给模型，不然多轮下来上下文膨胀得飞快。另外可以试试把对话历史做压缩，只保留最近几轮加一个摘要，这样能省不少显存。模型的话，Qwen的7B或14B量化到4bit其实够用了，别硬上大参数。vLLM对Agent确实不太适配，我后来换成了llama.cpp的server模式，配合多进程处理工具调用，反而稳定很多。

4090跑agent确实难受，我之前也卡在这。你可以试试把工具返回结果先做个摘要再塞给模型，别一股脑全丢进去，能省不少token和显存。另外别只盯着4bit，试试AWQ或者GPTQ的量化版，有时候比bitsandbytes的4bit省得多。vLLM对agent不友好是真的，建议直接用llama.cpp或者Ollama，配合OpenAI兼容接口，多轮调用反而更稳。如果还爆，就换7B或更小的模型，其实工具调用能力差距没那么大，省下来的显存留给长上下文更值。

24G跑7B模型做Agent其实挺尴尬的，模型本身吃15G，剩下的空间全被KV cache和工具返回结果挤占。我试过用Qwen2.5-7B-Instruct配合vLLM的continuous batching，但多轮工具调用时显存碎片化很严重，后来干脆换成Ollama的静态图模式，虽然吞吐低点但显存占用稳定多了。

工具返回结果一定要截断，我通常限制在2K token以内，只保留关键字段，不然多轮下来上下文膨胀得厉害。另外建议把对话历史做摘要压缩，用一个小模型（比如Qwen2.5-1.5B）定期总结之前的交互，把原始消息清理掉，这比单纯量化省显存更有效。

还有个偏门技巧，如果你只做顺序推理，可以试试把Agent的状态机放到CPU上跑，GPU只负责模型推理，用zeroMQ做IPC通信，这样能省下不少显存给长上下文。不过延迟会高一些，看你的场景能不能接受。

你用的什么采样参数？如果temperature设得高，beam search会额外吃显存，改成greedy能省一点。另外检查下是不是开了flash attention，有些旧版本的vLLM实现有内存泄漏。

试试把工具结果先摘要成几行再塞给模型，能省不少token，另外Qwen3B量化后跑Agent挺稳的，24G能留出很大余量。

工具返回先截断再给模型，能省不少显存，另外试试把对话历史做摘要替换完整记录。

工具返回结果必须截断，我一般限制500字符，另外小模型+长上下文比大模型硬扛省心多了。

4090跑agent确实挺尴尬的，我后来换7B模型配合AWQ量化，再把工具返回结果截断到500token以内，勉强能跑长会话。另外可以试试把历史对话做滑动窗口，别全塞进去，能省不少显存。你用的什么框架？如果是LangChain的话可以开流式输出，不用等整个回复生成完再处理。

4090跑agent确实容易卡在长上下文上，我后来是把工具返回结果硬截到500字符以内，同时把历史对话窗口滑到最近6轮，OOM频率直接降了一大半。另外可以试试把system prompt和工具定义单独缓存成KV，别每次重新算，能省不少显存。你用的Qwen系其实7B够用，真要上大点模型不如拆成多个专用小模型组合。

工具返回结果必须截断，超过2K token直接丢，另外试试Qwen2.5的3B版，24G跑这玩意绰绰有余。

试试把KV cache量化开起来，vLLM现在支持fp8的kv cache，能省不少。工具返回的结果肯定要截断，尤其别把整个JSON塞回去，只留模型需要的字段就行。另外Agent场景其实可以考虑用小一点的模型，比如Qwen2.5-7B或者更小的，工具调用能力够用就行，没必要硬上14B。多轮对话历史也可以做滑动窗口，别一股脑全塞进去。