本地模型加载时显存不足，怎样判断该换量化版本还是缩短输入？

确定超限发生在加载还是生成

适用于本地推理直接报告内存分配失败，或模型能启动但较长问题一运行就退出。先记录使用的设备以及实际权重格式，确认报错针对显存还是系统内存。保存运行时给出的内存峰值，同时区分已分配和已保留的缓存，避免把空闲显示误读成一定够用。

用最短输入检查权重能否加载

先用最短输入和很小的输出预算启动一次，确定权重能否成功加载。若仍在加载阶段失败，核对模型参数规模、量化位宽及后端是否真正识别该格式。短输入能通过时，再逐步增加输入长度，观察缓存随Token增长的变化，期间只保持一个待比较变量。

分别减少权重与缓存的占用

加载阶段超限时，选择运行时支持的较小模型或量化版本，并核对是否存在额外全精度副本。推理阶段超限时，先减少并发请求与批大小，再缩短无关历史和输出预算。若使用缓存卸载，需要确认系统内存和传输开销也能承受，不能把卸载视为无代价的加速。

复测目标长度并核对任务质量

成功条件应覆盖模型加载、短问题和实际目标长度三种输入状态，并分别保存内存峰值。还要检查量化后的关键任务是否仍正确，尤其是数字和严格格式。偶尔成功一次不足以说明长时间运行稳定，复测时应包括连续请求以及清理后的重新启动。

不同缓存实现和硬件后端的内存统计不完全一致，不能只根据模型文件大小估算全部占用。本文没有在指定显卡上给出容量承诺，也不建议为了排查去结束其他人的进程。共享机器上应先协调资源；自动卸载仍失败时，保留错误记录再调整模型与运行方式。