大模型本地部署显存总爆，量化后效果又差，求老哥指点正确姿势

RAG场景还是别碰4bit，试试8bit+KV cache量化，或者干脆换Qwen2-7B，长文本归纳会稳很多。

4090跑8B其实有富余，上vLLM开paged attention，上下文再长也不怕，质量损失比量化小多了。

说实话你这场景我太熟了，之前搞合同审阅也踩过同样的坑。8B模型量化到4bit确实在长文本上会丢细节，尤其代码逻辑，不如试试Qwen2-7B的AWQ，它本身指令跟随更强，量化后损失体感小很多。另外vLLM真得用起来，光靠transformers的KV cache管理，24G开1024上下文都悬，vLLM能省出30%显存留给更长序列。你如果非要用Llama，建议只量化attention层，保留mlp全精度，效果会稳不少，显存大概多个4G。最后，RAG场景别太贪，把文档切块控制在512token以内，召回质量比硬塞长上下文靠谱多了。

4090跑8B其实挺尴尬的，FP16长上下文爆显存大概率是kv cache没控住，建议先试下vLLM的continuous batching，能省不少。量化这块AWQ 4bit对代码能力损伤确实明显，尤其你场景还是长文档RAG，信息密度一高就露馅。我自己的经验是这种任务宁可用Qwen2-7B的BF16或8bit，也别硬上4bit，小模型全精度比大模型强压缩靠谱。真要压缩的话，试试把RoPE的context window调短一点，配合vLLM的prefix caching，可能比换量化更实际。

试试vLLM加FP8 KV cache，4090上跑8B长上下文能省不少显存，效果比4bit稳。

试试vLLM加FP8 KV cache，显存省不少，质量比4bit量化稳多了。

长文档RAG别硬压4bit，试试AWQ+8bit KV cache，vLLM确实能救急。

我之前也踩过这个坑，4090跑8B FP16确实只能撑个4k上下文，再长必炸。AWQ 4bit掉点最明显的地方就是代码和长文归纳，因为量化误差在注意力权重和KV上会累积，尤其你RAG召回一堆碎片拼起来，模型本来就要做复杂推理，一量化直接崩。后来我改成8bit量化加flash-attention，显存大概16G左右，效果比4bit稳太多，上下文也能拉到8k。vLLM确实值得上，PagedAttention对KV cache管理帮助很大，但它不解决量化本身的精度损失，只是让你同样显存能塞更多token。如果业务真吃长文本，建议别死磕单卡极限，要么换Qwen2-7B这种本身KV更省的架构，要么上双卡或者租个A100。另外可以试试量化只压MLP不压attention，或者用AWQ的group_size调小一点，有时能捞回来一些效果。

这个思路不错，收藏了。

刚入门，这个对我帮助很大。