部署私有化大模型跑Agent，显存和并发到底怎么权衡？

说实话你这场景我太懂了，14B int8跑十几个带上下文的并发，OOM基本是必选项。建议别纠结单卡，直接两张A100做张量并行，KV Cache的吞吐能翻倍，比单纯压量化省心得多。AWQ可以试但别指望太多，长上下文截断才是关键，把历史轮次限制在8-10轮以内，效果损失其实不大。RAG拼接的话，我习惯把检索片段当独立系统消息插在对话最前面，然后历史只保留最近几轮user/assistant对，这样vLLM的prefix cache命中率能高不少。

说实话你这个场景我踩过类似的坑，14B int8配80G单卡看着够，但十几个会话带长上下文，KV Cache才是真杀手。我建议先别急着上双卡，AWQ量化到4bit能把显存占用砍一半，配合把max_model_len限制在4K左右，单卡撑20个并发基本没问题。RAG拼接那边，别把历史对话全塞进去，只保留最近两轮+检索片段，用separator分隔后重新编码，能省不少重复计算。

双卡张量并行比暴力量化靠谱，AWQ降精度丢检索效果不值当，上下文截断加缓存复用才是正解。

这配置单卡跑14B int8其实挺极限的，十几个并发带长上下文必然爆显存。建议先试试AWQ 4bit量化，能把KV Cache省出一大块，如果效果还能接受就别急着上双卡。另外RAG拼接这块，可以把检索片段和对话历史分开做前缀缓存，只对新增内容算增量，vLLM有prefix caching可以试试，能省不少重复计算。

十几个人并发其实不算高，OOM八成是KV Cache的锅，Qwen2.5-14B int8权重才占多少，上下文一长显存全被cache吃了。我建议先别急着上双卡，试试AWQ量化加限制max_model_len，再把历史对话做滑动窗口截断，效果基本够用。RAG那块可以把检索片段拼在system prompt里而不是塞进每轮user消息，这样前缀固定还能命中prefix cache，省不少重复计算。真要上张量并行，通信开销也不小，先算清楚你单次请求平均多少token再决定。

十几个人并发上14B int8其实A100 80G挺吃紧的，KV Cache才是大头。建议先把上下文长度砍到实际需要，历史做滑动窗口加摘要，别全塞进去。两张卡张量并行能缓解但通信开销也上来了，不如先试AWQ 4bit，省下的显存留给KV。RAG片段可以拼在system后面固定住，配合prefix caching，重复部分就不用反复算了。

十几个人并发其实没必要上双卡张量并行，通信开销不划算，先试试AWQ量化把权重压到4bit，省下的显存全留给KV Cache。vLLM的max_num_seqs别设太高，配合enable_prefix_caching，RAG那段固定片段能命中缓存就不用重算。历史上下文建议做滑动窗口加摘要，别整个塞进去，不然显存全被吃光。还有个思路是把RAG片段拼在system prompt里而不是每轮user消息里，重复前缀能被vLLM自动复用。

十几个人用14B其实单卡A100够的，OOM多半是KV Cache没管好。我们之前也踩过，开了prefix caching把RAG片段和历史对话的公共前缀复用上，显存直接降了快三成。AWQ比int8省不了太多，两张卡张量并行反而通信开销上来了，不如先把gpu_memory_utilization压到0.85、限制max_model_len试试。RAG片段别每次全塞，按相关度截断后拼在system后面，历史只留最近几轮，效果基本不差。

十几个人并发其实不用急着上双卡张量并行，那玩意儿通信开销不小，单卡A100先把gpu_memory_utilization压到0.85左右试试。KV Cache才是真凶，建议开vLLM的prefix caching，RAG片段和历史对话拼的时候把检索内容放前面、历史放后面，这样相同前缀能复用不少。量化到AWQ确实能省显存，但14B本身不大，int8换AWQ收益有限，不如把max_model_len砍到4k先扛住。另外每个会话的历史别全塞，做个滑动窗口或者摘要压缩，比单纯堆硬件划算多了。