模型量化实战：FP16到INT4，部署加速不是玄学

兄弟们，最近跟几个搞部署的朋友聊，发现很多人还在“谈量化色变”，觉得压缩必然掉精度。今天聊点干货：实际落地中，量化没那么玄乎，关键看你怎么权衡。

先说结论：对大部分主流模型（LLaMA、Qwen等），**INT8基本无损，INT4看场景**。比如用GPTQ或AWQ做4bit量化，推理速度能翻倍，显存省一半，但长文本或高精度数学任务可能抖一下。FP16现在已经是标配了，别再说“省显存用FP16”，那是基本操作。

实操建议：先跑一遍校准集看看KL散度，如果模型对量化敏感，试试分组量化（group size 128或64），或者混合精度——关键层留FP16，其他层压到INT8。**别一上来就无脑压到INT4**，除非你只是做聊天demo。

工具方面，vLLM和TGI现在都原生支持量化加载，exllama对4bit推理优化得很猛，llama.cpp在CPU上也能跑。但注意，有些推理框架的量化实现有坑，比如某些库的INT4不支持beam search。

提问：大家在项目中遇到过量化后模型“说胡话”的坑吗？特别是做数学或代码生成时。来聊聊怎么兜底的。

兄弟说得在点上，INT4确实看场景。我最近用AWQ压Qwen-7B，推理快了一倍，但写代码时偶尔乱出变量名😅。你试过per-group和per-channel的效果差异吗？

兄弟说得在点上！最近试了AWQ压Qwen-7B到INT4，推理快了一倍但长文本确实偶尔崩，分组量化128救回来了。你试过动态量化吗？感觉比静态省事但精度差点。🚀