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目录

• 使用官方AWQ量化后的模型部署
  • 1️⃣ 问题背景
  • 2️⃣ --model Qwen/Qwen-14B-AWQ
  • 3️⃣ --quantization awq
  • 4️⃣ 总结逻辑
• BitsAndBytes 量化后部署脚本
  • 1️⃣ 你需要做的修改
    • ✅ 修改点：
  • 2️⃣ 补充说明
  • 3️⃣ 总结

使用官方AWQ量化后的模型部署

export HUGGINGFACE_HUB_TOKEN="你的token"
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model Qwen/Qwen-14B-AWQ \--dtype float16 \--max-model-len 8192 \--gpu-memory-utilization 0.9 \--quantization awq

明白，你想弄清楚这两个参数 到底是解决什么问题，我来系统讲清楚，并把 vLLM 场景下的逻辑梳理出来。

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1️⃣ 问题背景

Qwen-14B 这样的大模型：

• FP16 权重 → 单卡 24GB 显存可能够，但：

  • KV Cache 在推理时也占用大量显存
  • 多并发 / 长上下文 时显存不足

• FP32 权重 → 显存几乎肯定不够单卡加载

• 如果不量化：

  • 推理显存大
  • 并发吞吐低
  • GPU 利用率可能不高

所以要解决的核心问题是：

“如何在单卡或有限显存下高吞吐、长上下文推理大模型”

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2️⃣ --model Qwen/Qwen-14B-AWQ

• 作用：告诉 vLLM 使用 官方 AWQ 量化权重

• 解决的问题：

  1. 显存占用大 → AWQ 权重是 8bit，显存比 FP16 少一半
  2. 推理速度慢 → AWQ 权重经过激活感知优化，GPU kernel 可以高速运算
  3. 精度损失大 → AWQ 专门优化量化误差，精度接近 FP16

• 简单说：让 vLLM 能在有限显存上高吞吐推理大模型

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3️⃣ --quantization awq

• 作用：告诉 vLLM 加载权重时采用 AWQ 量化解码方式

• 解决的问题：

  1. vLLM 默认加载 FP16/FP32 权重 → 显存占用高

  2. 即使权重是 AWQ 模型，没有这个参数 vLLM 可能不会按 8bit kernel 优化执行

  3. 这个参数保证：

     • KV Cache 量化
     • 前向计算使用低精度 kernel
     • 批量请求连续 batching 高效

核心：解决的是显存占用和推理吞吐效率问题，而不是微调或训练问题。

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4️⃣ 总结逻辑

参数	作用	解决问题
--model Qwen/Qwen-14B-AWQ	使用官方 AWQ 量化权重	减少模型显存占用、保证精度、支持大模型加载
--quantization awq	用 AWQ kernel 方式加载权重	KV cache 也量化、推理更快、更省显存、支持高吞吐 batching

一句话理解：
这两个参数组合起来，就是为了解决“单卡显存有限，但要高吞吐推理大模型”的问题。

BitsAndBytes 量化后部署脚本

--model Qwen/Qwen-14B-AWQ + --quantization awq 是专门针对官方 AWQ 权重的
如果你自己用 BitsAndBytes 做的 8bit 权重，这个参数就不适用。

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1️⃣ 你需要做的修改

假设你用 BitsAndBytes 做了 LoRA 微调或单独量化，保存路径在 ./lora_8bit_qwen14b，那么 vLLM 启动命令改成：

export HUGGINGFACE_HUB_TOKEN="你的token"
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model ./lora_8bit_qwen14b \--dtype float16 \--max-model-len 8192 \--gpu-memory-utilization 0.9

✅ 修改点：

1. --model → 改成你本地量化后的模型路径

   • 不再指向官方 AWQ 权重

2. 移除 --quantization awq

   • 这是 vLLM 只识别官方 AWQ 权重的参数
   • 你自己量化的权重 BitsAndBytes 不需要，也不能用这个参数

3. dtype=float16 可以保留

   • 因为 BitsAndBytes 8bit 权重也兼容 FP16 计算

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2️⃣ 补充说明

• 连续 batching / KV Cache

  • 官方 AWQ 权重 + --quantization awq 会对 KV Cache 做 8bit 优化
  • 你自己 BitsAndBytes 量化的权重，KV Cache 默认还是 FP16
  • 所以吞吐可能比官方 AWQ 稍低，但仍比原 FP16 显存节省明显

• Hugging Face Token

  • 如果你的量化模型保存在本地路径（./lora_8bit_qwen14b），并且不是私有 repo，可以不用 HUGGINGFACE_HUB_TOKEN
  • 只有下载官方模型或私有 repo 时才需要

• LoRA 微调

  • 如果你微调后的模型保存了 LoRA adapter，也可以直接加载，vLLM 会自动处理

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3️⃣ 总结

使用 BitsAndBytes 自己量化的模型，启动 vLLM 的核心变化：

1. --model 指向本地量化路径
2. 去掉 --quantization awq
3. 保留其他参数（dtype, max-model-len, gpu-memory-utilization）

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如果你愿意，我可以帮你写一个 完整 vLLM shell 脚本模板，支持：

• 本地 BitsAndBytes 8bit 权重
• LoRA 微调权重加载
• 后台启动 + 日志
• GPU 显存占用控制

这样你直接运行就能压测吞吐。

你希望我直接写吗？