实测GPTQ v2：4bit量化后推理速度提升3倍，但混合精度注意这坑

兄弟们，今天聊聊模型量化这块硬骨头。最近刚把Llama 3 8B用GPTQ v2跑了一轮4bit量化，直接说干货：

1. 性能实测：在A100上，原始FP16推理延迟约220ms/token，4bit量化后降到75ms/token，接近3倍提升。模型体积也从16GB缩到5.2GB，消费级显卡都能部署。

2. 关键陷阱：量化后混合精度推理时，注意attention层要保留FP16！我踩过坑，全量化4bit后MMLU掉分超过4个点（原70.2降到66.1）。后来只量化FFN层，attention保持原精度，掉分控制在1.2以内，速度依然有2.5倍增益。

3. 工具链推荐：AutoGPTQ最新v0.7.0支持ExLlamaV2后端，比原版提速8-10%。但batch size超过1时要小心显存泄漏，建议设置`use_cuda_fp16=True`。

4. 新趋势：GPTQ v2的“自适量化”策略（按layer敏感度分配bits）值得关注，小模型（<7B）能用3bit无损，但建议从4bit起步。

最后提醒：量化后务必跑一遍下游任务（如代码生成的HumanEval），别只看PPL。欢迎跟帖分享你的量化踩坑经历！