大模型显存杀手：量化、剪枝还是蒸馏？别再盲目堆卡了

兄弟们，最近群里总有人问“怎么省显存”，今天聊聊干货，别总想着薅云厂商羊毛。

**1️⃣ 量化是入门级必杀技**
INT8/INT4量化现在很成熟，比如用bitsandbytes或AutoGPTQ加载模型，显存直接砍半。实测7B模型从14G降到3.5G，推理速度还能保持85%以上。注意：量化后精度会有掉点，但大多数场景够用。

**2️⃣ 剪枝不是万能灵药**
结构性剪枝能干掉冗余参数，比如LLM剪掉20%注意力头，性能损失可控。但非结构化剪枝稀疏矩阵在GPU上加速有限，别盲目追求稀疏率。推荐SparseGPT这类一次性剪枝工具，免训练。

**3️⃣ 蒸馏：重造而不是压缩**
如果你有时间微调，用大模型教小模型。比如用LLaMA-13B蒸馏出7B版本，在特定任务上效果接近但参数量减半。缺点是需要高质量训练数据和算力。

**4️⃣ 上下文窗口优化**
FlashAttention和KV-cache复用能省30%+显存，尤其长文本场景。PagedAttention（如vLLM）把显存当虚拟内存管理，多轮对话神器。

最后问大家：你们在实际部署中，是更倾向量化牺牲精度，还是蒸馏保留效果？有没有踩过什么坑？评论区聊聊。