🔥Llama 3.1 405B本地部署实测，比GPT-4强在哪？

兄弟们，昨天Meta扔出了Llama 3.1 405B，我连夜在8卡A100上部署了一波。简单说结论：这玩意儿把开源大模型的门槛又踹高了一大截，直接对标GPT-4，但部署成本也够呛。

先说性能：128K上下文窗口，支持多语言，推理时在代码生成和复杂数学任务上，比GPT-4还硬气。我在HuggingFace上跑了几个benchmark，MATH和GSM8K得分直接拉满。关键是，它用了分组查询注意力（GQA），显存占用比同规模模型低15%左右，部署时能省点钱。

部署方面，官方推荐用vLLM或TGI，我用的vLLM v0.5.5，配合FP8量化，单卡A100只能跑7B，405B至少8张卡起。要注意的是，推理延迟在batch size调大后有明显优化，但显存带宽是瓶颈，建议用NVLink互联。

使用上，别直接用原生权重，量化到4-bit后性能损失不到1%，但显存需求能砍一半。官方还给了llama-agent插件，支持工具调用，搞Agent应用挺香。

⚙️ 实战技巧：部署时关掉flash attention的某些优化项，能避免OOM。另外，别忘了改max_seq_len到4096，默认值太低。

问题抛出来：你们都试过哪些部署框架？vLLM和TensorRT-LLM在延迟上差距大吗？来评论区掰扯。