4 X L20 部署本地模型 ，求大神指点
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@Foster-Xu 大哥你的配置吊打这个模型，能跑到高潮迭起，不过多卡我没啥经验，不好给你建议，你如果要折腾就别浪费时间搞VLLM了，现在打开Gemini，把你的环境告诉它，让它教你配置。或者你接入hermes，让它帮你配置SG-Lang，指定用docker方式部署，跑起来了来交作业。
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@Foster-Xu 大哥你4卡上VLLM干嘛啊，既然让AI干了，让AI上SG-Lang，它有Radix缓存，你问下AI就知道了，这才能发挥战力。
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@Foster-Xu 好吧确实如此，SG-Lang Bug较多，版本地狱。你折腾VLLM也对，你的主板PCIE再差，也不至于这个速度，肯定是配置有问题。但是我们没环境，没办法帮你分析。你要实在搞不定，就用4卡单独跑4个实例。按理说你的卡是数据中心卡，支持NVLINK的，试试看？
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刚才部署了单卡的情况，请参考。
INT8 单卡部署成功了！关键数据：
模型权重：18.06 GiB（从 54 GB 量化到 18 GB）
KV cache 可用：20.78 GiB
KV cache 容量：332,662 tokens
最大并发：2.54x（128K 请求）
enforce-eager 模式（无 CUDA graph）
INT8 + CUDA graph: 33.41 tok/s。比 enforce-eager 的 23 tok/s 快了很多，但和 TP=4 BF16 的 34 tok/s 差不多。单卡没快多少，原因是 CUDA graph 部分 capture 失败，回退到了 eager 模式的那些层变慢了。
现在清理 INT8，试 INT4 (AWQ)。但 vLLM 的在线 AWQ 量化不太稳定，让我改试 --quantization fp8——FP8 量化更轻量，精度损失极小，且 L20 支持 FP8 计算。
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直接生成一套方案：参考即可。
其中夹杂了，AI长期学习我产生的记忆。会按我的习惯做出部署。可以直接忽略。
这套 4×L20（184GB 显存） 的配置，最适合的定位是：本地大模型推理 API 节点，跑 32B–70B 级别 Dense 模型 或 量化版 MoE 模型，对外提供 OpenAI 兼容接口。 -
T terry 固定了该主题
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大佬，你的卡算力比4090弱一点，带宽稍差一点，但是也足够了，显存很大，如果没有NVLink，我建议直接跑Qwen3.6 27b q4km量化模型，上LLamal.cpp，每个卡跑一个实例，不要跑什么INT8之类的。Q4量化足够了，推理时会返回BF16计算，这是目前最成熟的生态，KV量化方案你是N卡，建议上Turoquant Turbo3，既然是AI在操作，可以和它说明你的需求，AI不是一直很聪明的，你要坚持自己的意见，否则无限制折腾。记得把MTP加上，一步到位。VLLM的AQW量化模型没有不稳定的说法，我亲测过，完全没问题。你的单卡跑AI视频或者任何其他应用都够，大模型你可以选择2张卡，3张卡，空出一张卡做ComfyUI。我认为这样比较有性价比，调度也自由，不用考虑互联带宽问题。
