目标：在可接受的精度损失下，换取显存/吞吐/成本优势。

🎯 文章目标

• 对比 AWQ/GPTQ/QLoRA 的应用场景与取舍
• 给出最小命令与验证方法

📚 背景/前置

• AWQ/GPTQ：推理量化；QLoRA：训练阶段适配
• 指标：精度损失、显存占用、吞吐与延迟

🔧 核心内容

1) AWQ/GPTQ（推理）

• 适合：现有模型直接部署，降低显存与成本
• 注意：某些任务敏感，需回归评测

2) QLoRA（训练）

• 适合：在有限资源上做指令对齐
• 注意：数据质量与过拟合；评测需覆盖边界

💡 实战示例：GGUF/GPTQ（示意）

# 量化与加载的命令示例视具体工具而定
# 这里放占位说明，实际请按所选工具链执行

📊 对比/取舍（速查）

• 显存/吞吐 vs 精度：按业务容忍度权衡
• 训练适配 vs 推理直接量化：时间与成本

🧪 踩坑与经验

• 未回归评测就上线，导致效果退化
• 不同模型/任务对量化敏感度差异大

📎 参考与延伸

• AWQ/GPTQ/QLoRA 官方文档与实践
• 社区基准与对比报告

💭 总结

• 量化是“工程优化手段”，必须与评测闭环绑定