2块L20 GPU卡部署DeepSeek70B，max_model_len设置多少

DeepSeek-70B模型在2块L20 GPU卡上的max_model_len配置建议
一、硬件配置与显存限制分析
L20 GPU显存容量‌
单卡L20显存为48GB，双卡总显存96GB‌。
DeepSeek-70B模型在FP16精度下需约140GB显存（未量化时）‌，需通过‌量化技术‌降低显存占用。
量化方案选择‌
推荐采用‌Q4_K_M量化‌，可将模型显存占用降低至约47GB‌。
剩余显存需分配给上下文扩展和系统缓存，建议保留至少20%冗余空间（约9.6GB）‌。
二、max_model_len参数设置建议
计算公式与参数影响‌
总显存需求 = 量化后模型占用 + 上下文扩展量（与max_model_len正相关） + 系统缓存（约5-10GB）‌。
根据双卡L20总显存96GB推算，‌最大可用上下文扩展空间约为96GB - 47GB - 9.6GB ≈ 39.4GB‌。
推荐参数范围‌
每4096 tokens上下文长度需增加约2.5GB显存‌。
可支持的max_model_len计算：
39.4GB / 2.5GB per 4096 tokens ≈ 15.7 × 4096 tokens‌
实际建议‌保守设置max_model_len=2048（约占用20GB显存）‌‌，以保障服务稳定性。
三、部署优化方案
量化配置优先级‌
优先选择Q4_K_M量化平衡精度与显存占用‌。
若需更高推理速度，可尝试Q3_K_S量化（显存占用更低，但精度损失增大）‌。
性能调优建议‌
启用‌FlashAttention优化‌，降低长序列处理时的显存消耗‌。
通过batch_size=1限制并发请求，避免显存溢出‌。
四、典型配置示例
model_name: "deepseek-70b"
quantization: "Q4_K_M"
max_model_len: 2048
gpu_memory_utilization: 0.8
flash_attention: true

此配置可在双L20 GPU卡上实现稳定服务，支持约2000 tokens的上下文长度‌。

注意‌：实际部署需根据业务场景动态调整，建议通过压力测试验证最佳参数‌。