部署Llama 3 8B微调模型，显存够但推理极慢，是量化问题还是我姿势不对？

这速度确实不对劲，AWQ 4bit在4090上跑8B正常应该30+ token/s起步。vLLM 0.5.3对AWQ支持挺成熟了，不太像兼容性坑，我怀疑你合并LoRA时是不是用了什么脚本把模型结构里的attention实现搞乱了，比如rope缩放或者key/value重复逻辑残留。另外确认下是不是走对了量化入口，vLLM对AWQ要传quantization=awq，别让它自动检测成fp16了。还有个偏方，你试着把gpu_memory_utilization降到0.8，留点余量给显存碎片，有时反而能触发更大的KV cache块分配。

先查下vLLM的版本日志，0.5.3对AWQ的KV cache复用支持有bug，升级到0.6.0再试。

我之前也卡在这，后来发现是tokenizer的pad侧没对齐，改成左padding直接翻倍了。

量化没问题，AWQ配vLLM挺稳的，你这速度八成是gpu_memory_utilization设太高导致KV cache没预留够，降到0.85试试。

看看是不是合并时把adapter权重也带进去了，vLLM对残差结构挺敏感，重新导出一次clean权重说不定直接翻倍。

4090跑AWQ 4bit的8B模型，6-7 token/s确实不正常，我怀疑不是KV cache的问题，而是vLLM对AWQ的kernel优化没生效。你检查下是不是在跑CPU算子，或者量化后的模型文件有没有被vLLM正确识别成量化格式，有时候它会偷偷回退到FP16计算。另外LoRA合并如果用的是peft的merge_and_unload，理论上不会留慢路径，但你可以试着用transformers直接加载原始模型对比下速度，排除权重问题。还有个偏方，把vLLM升到0.6.x试试，老版本对AWQ支持确实有坑。

AWQ 4bit在vLLM上一般不至于慢成这样，6-7 token/s确实太低了。你先看看是不是max_model_len设得特别大，或者没开enable_chunked_prefill，这两个会明显影响吞吐。另外LoRA合并后建议对比一下原版模型的输出速度，如果原版也慢，那就不是合并的问题，可能是vLLM没吃到tensor parallel或者CUDA graph没生效。

6-7 token/s这个数字确实太离谱了，4090上跑AWQ 4bit的8B模型，正常怎么也得30往上。你提到gpu_memory_utilization=0.9但KV cache没吃满，我第一反应是vLLM可能根本没走量化kernel，而是把AWQ权重反量化回fp16在跑，这样显存看着省了但计算量翻倍。可以先查一下启动日志里有没有类似"Loading model weights took"之后跟着量化相关的提示，或者直接用vLLM的benchmark脚本测一下纯模型吞吐，排除RAG链路本身的瓶颈。另外LoRA合并那块也值得怀疑，如果你是用peft的merge_and_unload，理论上权重是干净的，但要是手动合并或者中间过了什么转换脚本，有可能把base model的某些层搞重了。还有个容易被忽略的点：4090虽然算力够，但如果你没开enforce_eager而用了CUDA graph，某些vLLM版本在AWQ+LoRA合并权重上会有capture失败回退的情况，反而拖慢速度。建议先拿官方AWQ模型跑个基线，再换你自己的权重对比，这样能快速定位是量化兼容问题还是权重本身的问题。