加载 AWQ 量化模型时报错,提示当前显卡算力不受支持,换成同尺寸的 GPTQ 模型却能跑。
一开始怀疑是「CUDA 版本与内核编译版本不匹配」,查了一圈,方向不对。
把日志和配置对完,能解释这个现象的基本就这几处。AWQ 的内核针对较新架构编译。另一种情况是显卡算力低于内核要求的最低值。
另外,用了第三方重打包的权重,格式有差异。
上来先确认显卡算力
python -c "import torch;print(torch.cuda.get_device_capability())"
随后换用兼容性更好的量化格式
python -c "print('try gptq or gguf instead')"
更新内核库到匹配版本
pip install -U autoawq
末了用最小脚本验证加载
python -c "from awq import AutoAWQForCausalLM;print('ok')"
这次没动代码,只在配置和运行环境上找原因。
隔了一天再看,现象没变,说明不是偶发。
改完先别撤,确认这几项。模型能正常加载并推理,速度符合量化预期,不再报内核不支持。
补一句。不同量化格式对硬件的要求不同,选格式前先看目标机器的算力,盲目追新格式容易在部署阶段翻车。这类问题最好一次改到位,反复小改反而容易把原因搅混。