GLM-4-9B-Chat-1M量化部署：4bit压缩实践

GLM-4-9B-Chat-1M量化部署：4bit压缩实践

最近在折腾大模型本地部署，发现一个挺头疼的问题：模型效果好是好，但动辄几十个G的显存占用，普通显卡根本吃不消。特别是像GLM-4-9B-Chat-1M这种支持超长上下文的模型，虽然1M的上下文长度很吸引人，但显存需求也相当可观。

正好手头有张24G显存的卡，想试试能不能跑起来这个模型。查了下资料，发现官方建议用4张80G的A100才能跑满1M长度，这配置要求确实有点高。不过转念一想，如果只是跑个几万长度的对话，是不是可以想想办法？

量化技术这时候就派上用场了。简单说，量化就是把模型参数从高精度（比如FP16）压缩到低精度（比如INT4），这样模型占用的显存就能大幅减少。今天就跟大家分享一下，怎么用4bit量化把GLM-4-9B-Chat-1M塞进单张24G显存的显卡里。

1. 环境准备与模型下载

先说说需要准备的东西。硬件方面，我用的是一张RTX 4090，24G显存。软件环境需要Python 3.9以上，CUDA 11.8以上。如果你用的是其他显卡，确保显存至少有16G，这样跑量化后的模型会比较稳。

安装必要的包，这里主要用transformers和bitsandbytes：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install transformers accelerate bitsandbytes

模型下载有两种方式。如果你网络条件好，可以直接从Hugging Face拉取：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat-1m" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

如果下载速度慢，也可以用魔搭社区（ModelScope）的镜像：

pip install modelscope modelscope download --model ZhipuAI/glm-4-9b-chat-1m

下载完成后，模型文件大概占20G左右的空间。这里有个小建议，如果你硬盘空间紧张，可以先下载到移动硬盘或者网络存储上，用的时候再挂载过来。

2. 量化原理快速了解

在开始实际操作前，花几分钟了解一下量化到底在做什么，这样后面遇到问题也好排查。

传统的模型参数通常用FP16（16位浮点数）或者BF16（脑浮点数）存储，每个参数占2个字节。9B参数的模型，光是参数就要占18G显存，再加上计算过程中的中间结果（激活值）和KV缓存，显存需求轻松突破30G。

4bit量化就是把每个参数从16位压缩到4位，相当于压缩了4倍。但这里有个关键点：量化不是简单的截断，而是有策略的压缩。常用的方法有GPTQ、AWQ等，我们今天用的bitsandbytes用的是比较经典的INT4量化方案。

量化会带来一些精度损失，这是不可避免的。但好在语言模型对参数精度有一定容忍度，4bit量化后，模型效果通常还能保持90%以上。对于聊天、问答这类任务，完全够用。

3. 4bit量化加载实战

现在进入正题，看看怎么用代码实现4bit量化加载。代码其实很简单，主要是在加载模型时加几个参数：

import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 设置设备 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 加载tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "THUDM/glm-4-9b-chat-1m", trust_remote_code=True ) # 关键在这里：用4bit量化加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "THUDM/glm-4-9b-chat-1m", torch_dtype=torch.float16, # 计算时用FP16 load_in_4bit=True, # 开启4bit量化 bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 4bit计算时用FP16 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 使用NF4量化类型 bnb_4bit_use_double_quant=True, # 使用双重量化，进一步压缩 device_map="auto", # 自动分配设备 trust_remote_code=True ) # 设置为评估模式 model.eval()

这里有几个参数解释一下：

• load_in_4bit=True：这是开启4bit量化的关键参数
• bnb_4bit_quant_type="nf4"：NF4是一种优化的4bit量化格式，效果比普通INT4更好
• bnb_4bit_use_double_quant=True：双重量化，能再压缩一点显存
• device_map="auto"：让transformers自动决定哪些层放GPU，哪些放CPU（如果显存不够）

加载完成后，你可以用下面的代码检查模型占用的显存：

import torch print(f"模型显存占用: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")

在我的4090上，量化后的模型显存占用大概在8-10GB左右，相比原来的20G+，节省了一半以上。

4. 推理测试与效果对比

模型加载好了，接下来试试效果。先写个简单的对话函数：

def chat_with_model(prompt, max_length=512): # 构建对话格式 messages = [{"role": "user", "content": prompt}] # 应用聊天模板 inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt", return_dict=True ) # 移到GPU inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()} # 生成参数 gen_kwargs = { "max_new_tokens": max_length, "do_sample": True, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, } # 生成回复 with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs) # 只取生成的部分 generated_ids = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:] response = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True) return response # 测试一下 test_prompt = "你好，请介绍一下你自己" response = chat_with_model(test_prompt) print(f"用户: {test_prompt}") print(f"模型: {response}")

我测试了几个问题，对比了量化前后的效果：

问题1："Python中如何快速对一个列表去重？"

量化前回答：

可以使用set()函数，因为集合中的元素是唯一的： my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_list = list(set(my_list))

量化后回答：

用set()来去重比较快： list_with_duplicates = [1, 2, 2, 3, 3, 4] unique = list(set(list_with_duplicates))

问题2："解释一下机器学习中的过拟合是什么意思"

量化前后回答基本一致，都准确说明了过拟合是模型在训练集上表现太好，在测试集上表现差的现象，并给出了解决方法。

从实际测试看，4bit量化后的模型在代码生成、知识问答、逻辑推理等任务上，效果跟原模型差别不大。当然，如果你要做非常精细的数学计算或者需要极高精度的任务，可能会感觉到一点差异。

5. 长上下文支持与显存优化

GLM-4-9B-Chat-1M最大的亮点是支持1M上下文，但实际使用中我们需要根据显存量力而行。量化后，虽然参数占用的显存少了，但KV缓存（就是记录对话历史的那个）还是会随着上下文变长而增加。

这里有个实用的配置建议：

# 根据你的显存调整这些参数 max_model_len = 32768 # 最大上下文长度，24G显存建议设3万左右 batch_size = 1 # 批处理大小，聊天场景通常为1 # 如果你用vLLM（后面会讲），可以这样配置 # llm = LLM( # model="THUDM/glm-4-9b-chat-1m", # quantization="awq", # 或者"gptq" # max_model_len=max_model_len, # gpu_memory_utilization=0.9, # GPU内存使用率 # enforce_eager=True, # 避免图优化问题 # )

如果你的对话很长，可以启用分块处理：

# 在vLLM中启用分块预填充（如果遇到OOM错误） # enable_chunked_prefill=True, # max_num_batched_tokens=8192 # 每块处理的token数

实际测试中，24G显存跑3万长度的上下文比较稳，再往上就要看具体的对话内容和生成长度了。

6. 常见问题与解决方案

部署过程中可能会遇到一些问题，这里整理了几个常见的：

问题1：加载模型时出现ValueError: 4-bit quantization is not supported on CPU

解决：确保你的CUDA可用，并且安装了正确版本的bitsandbytes。可以尝试重装：

pip uninstall bitsandbytes -y pip install bitsandbytes

问题2：生成速度很慢

解决：检查是不是用了device_map="auto"导致部分层被放到了CPU上。可以指定全部放到GPU：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ..., device_map="cuda", # 改为cuda而不是auto )

问题3：对话无法停止，一直生成

解决：这是GLM-4系列模型的一个已知问题，需要正确设置停止词：

gen_kwargs = { "max_new_tokens": 512, "do_sample": True, "stop_token_ids": [151329, 151336, 151338], # GLM-4的停止token }

问题4：显存还是不够

解决：可以尝试更激进的量化设置，或者用CPU卸载部分层：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ..., load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, # 用BF16可能更省显存 device_map="balanced", # 平衡加载 )

7. 性能对比数据

为了让大家更清楚量化的效果，我做了个简单的性能对比：

从数据可以看出，量化主要牺牲了一点加载速度和生成速度，换来了显存的大幅节省。对于显存有限的场景，这个交换是值得的。

8. 进阶技巧：与vLLM结合

如果你需要更高的吞吐量，可以考虑用vLLM来部署量化后的模型。vLLM的PagedAttention技术能进一步提升推理效率。

首先安装vLLM：

pip install vllm

然后用vLLM加载量化模型（需要先将模型转换为AWQ或GPTQ格式）：

from vllm import LLM, SamplingParams # 注意：vLLM对GLM-4-9B-Chat-1M的4bit支持还在完善中 # 目前建议用transformers加载，或者等vLLM后续更新 # 如果要用vLLM，可以这样尝试 llm = LLM( model="THUDM/glm-4-9b-chat-1m", quantization="awq", # 需要先转换模型 max_model_len=32768, tensor_parallel_size=1, # 单卡 trust_remote_code=True, ) # 生成参数 sampling_params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512, ) # 生成 outputs = llm.generate(["你好，请介绍一下你自己"], sampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text)

不过要提醒一下，目前vLLM对GLM-4-9B-Chat-1M的4bit量化支持还不够完善，可能会遇到一些问题。如果你急需用vLLM部署，建议先用FP16版本，或者关注vLLM的更新。

9. 总结

走完整个流程，感觉4bit量化确实是个实用的技术。对于像GLM-4-9B-Chat-1M这样的大模型，量化后能在消费级显卡上跑起来，这本身就很有价值。

从实际使用体验看，量化后的模型在大多数日常任务上表现不错，代码生成、问答、总结这些功能都可用。虽然极少数情况下可能不如原模型精准，但对于个人使用、开发测试、学习研究来说，完全够用。

如果你也在为显存不够发愁，不妨试试4bit量化。从20G到8G的显存节省，意味着很多原本跑不动的模型现在可以跑了，很多需要多卡的任务现在单卡就能搞定。

当然，量化不是万能的。如果你的任务对精度要求极高，或者需要处理超长文档（接近1M长度），可能还是需要更高配置。但对于大多数应用场景，4bit量化提供了一个很好的平衡点。

最后给个建议：量化前最好备份原模型，这样如果量化效果不理想，还能回退。另外，不同模型对量化的敏感度不同，GLM-4系列对量化比较友好，但其他模型可能需要调整量化参数。多试试，找到最适合你需求的配置。

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