刚租了张4090想部署Qwen2.5-7B，vLLM和llama.cpp到底选哪个？

单人用直接llama.cpp加Q4_K_M量化就行，省心省显存，vLLM那套并发优势你根本用不上。

一个人用不搞并发的话其实vLLM有点杀鸡用牛刀了，它那个PagedAttention和continuous batching的优势在高并发场景才明显，单人流式输出你体感差别没那么大，反而显存占用会高一些。我自己4090上跑7B用llama.cpp挺舒服的，GGUF的Q4_K_M量化大概占5G多显存，留出空间还能干别的，启动也快。不过你要是经常换模型或者想省心，vLLM的OpenAI兼容接口确实开箱即用，配置起来比llama.cpp折腾参数简单。量化这块GPTQ和AWQ在vLLM下速度差别不大，AWQ一般稍微稳一点，但llama.cpp的GGUF量化选择更多、质量也更可控，14B量化版跑24G完全没压力。踩过的坑主要是llama.cpp的编译参数和CUDA版本要对上，不然跑起来贼慢，还有AWQ有时候对某些模型支持不完整会报错。你这需求我倾向llama.cpp起步，等真有多人访问需求再换vLLM也不迟。

写得挺好，建议补充一些性能数据。