量化文件能放进显存，不表示长上下文和并发都能运行。
权重、KV 缓存、编码器和计算缓冲各有内存需求。量化降低部分权重占用，也可能改变质量，加载后仍存在请求峰值。
一、问题的范围与前提
模型负责语言或特征推断，检索提供候选材料，程序验证结构与权限，执行层管理实际动作。各部分成功条件应单独定义。生成流畅、JSON 合法和工具调用受理，都不足以独立证明事实正确或业务已经完成。
二、技术分析与方案取舍
可以先测只加载权重，再测短请求、长上下文和并发的峰值。KV缓存精度与量化权重不是同一个开关，视觉编码器又有额外成本。卸载到CPU缓解显存压力却增加主机内存与传输，质量变化用同一问题集比较。不同格式的加载支持以具体框架核验，不能直接搬原服务参数。
先选择一个明确任务，固定输入、模型和工具范围，完成小样本端到端验证，再扩展数据与并发。引用和计算使用可反查证据，外部内容不授予执行权限。资源、上下文与时间都有预算，失败状态能被查询和恢复，避免在结果未知时盲目重做。
三、实现与排查的顺序
- 核对量化与架构支持。
- 分开测权重和请求。
- 逐级增加输入。
- 固定问题集比较质量。
按这个顺序保留中间结果，可以区分输入条件、处理过程和最终输出。前一阶段的条件不成立时，先解释对应错误，再继续后面的试验；单次返回成功不足以覆盖整条链路。
最小示例
1
nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.total,memory.used,memory.free --format=csv
每块卡的资源单独记录，总容量不能直接满足任意单卡分配。模型加载、缓存和临时缓冲峰值分别检查，进程占用公开时去除身份信息。
四、验证和结果解释
评估集覆盖正常、困难与越权条件，保存事实错误、引用错误、格式错误和工具错误的区别。模型输出与业务结果分开测量，目标指标不能冒充实测。已有官方能力说明只能支持候选范围，最终质量仍取决于目标数据和环境。
| 需要验证的结果 | 保留的对照 | 不能由此推出的结论 |
|---|---|---|
| 每卡峰值有余量 | 固定输入与配置、对应输出 | 一次成功代表所有条件成功 |
| 质量退步可观察 | 中断前后状态与错误阶段 | 没有报错代表结果正确 |
| 冷启动和稳态分别记录 | 恢复后的同条件复测 | 临时恢复代表根因已经消失 |
验证材料缺失、错误检索、依赖中断、资源不足与操作取消。系统应收窄结论或明确失败，不能为了给出答案补造证据。模型版本与处理参数成对保存，变更后重跑固定问题集，防止更自然的表达掩盖任务能力退步。
五、适用边界与结论
不同格式不能套同一加载参数，CPU 卸载会改变延迟和主机内存。
这条路径把“核对量化与架构支持”与“固定问题集比较质量”连在一起，中间保留可复查的条件。实施时优先确认“每卡峰值有余量”，再检查“冷启动和稳态分别记录”；两者都满足，才能在当前样本与配置范围内评价方案。设备、数据或软件版本改变以后，相关假设需要重新验证。
