3090单卡部署Qwen2.5-32B，量化到4bit后显存还是不够，大家怎么配的？

24G跑32B的4bit确实紧，KV cache再一涨就爆了。我这边用llama.cpp的Q4_K_M，n_gpu_layers设到45左右，剩下几层丢CPU，上下文能开4k，大概七八token每秒，能接受但别指望流畅。想全放显卡基本不可能，除非你把上下文压到1k以内，那知识库问答也没啥意义了。建议直接换14B或者试试双卡，单卡32B这活儿太勉强。

3090跑32B确实有点勉强，22G加载完基本没剩多少给KV cache了。我试过llama.cpp的Q4_K_M，显存能压到18G左右，8K上下文勉强能跑，但速度只有10 token/s上下。想流畅点还是得上双卡或者换14B，32B这尺寸单卡24G真的别硬撑。

这个思路不错，收藏了。

GGUF确实值得试，我用Q4_K_M跑32B大概占19G左右，剩的够2-4k上下文，速度大概8-10 tok/s。不过3090跑GGUF有点浪费卡，推理框架对CUDA优化不如vLLM。真要长上下文还是得AWQ加限制max_model_len，或者换14B/7B更实际。

24G跑32B的Int4确实卡在临界点上，22G加载完基本没给KV cache留多少空间，上下文一长必炸。GGUF的Q4_K_M会比GPTQ/AWQ省一点，但也就省个1-2G，别指望质变，真正能吃下长上下文还是得靠offload部分层到CPU，llama.cpp的--n-gpu-layers调到28-30层左右，剩几层扔CPU，配合--ctx-size 4096实测大概5-8 token/s，知识库问答这种场景勉强能忍。纯CPU offload全扔过去肯定不行，速度掉到1-2 token/s没法用，关键是把注意力层尽量留在GPU上。另外可以试试把KV cache量化成q8_0，能再省一截显存，对问答精度影响不大。真要追求速度还是建议换14B或者7B，32B在单卡3090上就是个能用但难受的状态。