兄弟们，最近AI圈比三伏天还热🔥。Meta刚放出Llama 3.1 405B开源，参数堆到405B，号称小规模微调就能干翻闭源模型。我第一时间用vLLM+4张A100做了推理基准测试——FP16下显存占用直接干到800GB+，8bit量化后勉强能跑，但吞吐量比8B模型低两个数量级。部署党注意：企业级应用要慎选，这货真吃资源。
另一边，阿里Qwen2.5系列悄悄更新了个“大杀器”——72B版本在代码生成和长文本任务上，用Huggingface的TGI做部署，显存占用比同参数级模型低15%。实测写个Python爬虫，一次生成不报错，这波国产模型确实硬气了。
但我说点实在的：现在模型能力内卷到边际效益递减。真正值得关注的是量化技术和推理框架优化，比如TensorRT-LLM的FP8推理，能把70B模型压到单卡部署，这才是落地关键。
最后抛个问题：你们现在生产环境用哪个框架？vLLM还是TGI？踩过哪些显存爆炸的坑？来评论区聊聊，别光收藏不说话。 |
喧嚣卡
千斤顶
