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如何避免因显存不足导致的模型加载失败？

2025-08-21

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显存不足的应对方案

针对显存不足问题，可采取以下应对策略：

使用low_memory配置：通过–profile low_memory启用内存优化方案，自动启用FP8量化等省内存技术
模型量化：手动指定–quantization awq/squeezellm等量化方式
调整模型分片：减小–tensor-parallel-size参数值（单GPU设为1）
卸载策略：设置–swap-space参数利用系统内存扩展

诊断步骤：当加载失败时，立即使用vllm-cli提供的日志查看器检查具体错误代码。若是OOM错误，可先用vllm-cli info检查可用显存，然后选择适当缩小模型规格或启用更强的量化方案。对于HuggingFace Hub上的模型，注意选择合适的分支（如选择4bit量化版本）。

本答案来源于文章《vLLM CLI：使用 vLLM 部署大语言模型的命令行工具》

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