模型量化别瞎搞，踩坑经验+实操指南来了 🔥

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兄弟们，最近我把几个大模型压缩了一遍，先说说结论：模型量化确实能显著降低显存占用和推理延迟，但不是什么模型都能无脑上 int4 的。

先说常见的量化方式：
- **PTQ（训练后量化）**：最简单，但大模型容易掉精度，特别是 7B 以下的小模型，直接 int4 可能崩成渣。
- **QAT（量化感知训练）**：效果好，但需要重新微调，代价高。适合对精度要求高的场景，比如医疗、法律模型。
- **AWQ/GPTQ**：目前社区主流，对大模型支持较好，能保留大部分能力。实测 Llama-2-7B 用 AWQ int4 压缩后，推理速度提升约 2-3 倍，显存从 14GB 降到 4GB。

几个血泪教训：
1️⃣ 别盲目追求低位宽。int8 对大部分任务影响很小，但 int4 在代码生成、数学推理上容易翻车，建议先在评测集上跑一遍。
2️⃣ 注意校准数据集。用通用语料校准可能会让模型在垂域任务上变蠢，最好用你业务场景的数据。
3️⃣ 部署时调优：量化后模型对 batch size 和 token 长度敏感，建议实测不同配置再上线。

现在不少框架（vLLM、TGI、llama.cpp）都原生支持量化模型了，但坑还是不少。

提问时间：你们在实际部署中，遇到模型量化后最头疼的问题是什么？是精度暴跌还是推理速度没提上去？来评论区聊聊。