想用 IQuest-Q1 当 Agent 的基础模型，判断顺序不是先写工具调用循环，而是从下往上验证：权重能不能被加载、推理框架依赖是否装干净、单轮对话能不能稳定出结果，最后才看显存余量够不够撑住更长的上下文和工具调用。这四步里任何一步报错，后面的编排逻辑都只是空转，先修那一层，不要跳级。

本地验证 IQuest-Q1 的可行路径是先跑通单轮推理：按仓库说明加载权重、装齐某个推理框架的依赖、确认无工具调用时能正常出文本，再用短上下文与长上下文两次记录显存占用。任何一步失败就先解决该步，不要跳到 Agent 编排；显存余量偏紧时，优先缩短上下文或调整精度，而不是靠临时缓存硬撑。

按仓库说明确认权重文件的加载方式

先打开仓库 README 或模型卡，找到它给出的加载命令骨架，原样抄下来，只替换成本机路径。这一步要确认两件事：权重从哪来（是否已下载到本地目录、是否分片）、以什么格式被推理框架读取（原始权重、合并后的权重，还是需要转换后的格式）。占位符通常出现在 `--model-path`、`--tokenizer-path` 这类参数后面，把它换成你解压后的实际目录再执行。

# 以 README 里的骨架为例，注意替换路径占位符
python run_inference.py \
  `--model-path` /your/local/path/iquest-q1 \
  `--dtype` bfloat16 \
  `--device` cuda:0

如果加载阶段报的是找不到文件、分片不匹配或格式不认识，说明路径或权重形态还没对齐，此时不要改推理框架，先回到仓库说明核对每一行命令。

选定一个推理框架并装齐依赖

同一个权重往往可以用不同的推理框架加载，选一个仓库明确支持、且你本机 CUDA 或 CPU 环境能对上的即可。关键不是选“最强”的，而是避免依赖版本互相冲突，导致模型还没进推理就在 import 阶段失败。建议用独立虚拟环境安装，装完立刻做两项确认：打印关键库版本，以及跑一次框架自带的帮助输出。

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

python -c "import torch; print(torch.__version__)"
python -m your_inference_framework `--help`

版本命令有正常输出、`--help` 能列出参数，说明安装生效；反过来，如果这两步就报错，先处理依赖，不要继续往下跑模型。

跑一次不带工具的单轮对话

先做最干净的验证：不加工具、不加检索、不加多轮记忆，只给一段输入，看模型能不能出完整文本。这样做的目的是把 Agent 环节的干扰排除掉，让问题定位在模型和推理环境本身。下面是一段通用调用骨架，接口名需要按你所用框架替换。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

path = '/your/local/path/iquest-q1'
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map='auto')

inputs = tok('你好，请用一句话介绍你自己。', return_tensors='pt')
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

成功时终端应出现一段连贯文本，并且进程正常退出、没有 traceback；如果只输出特殊符号、空串或反复重复，先检查聊天模板和停止符配置，再怀疑权重本身。

实测显存占用与上下文长度的关系

单轮跑通只说明能加载，不代表能撑住 Agent 场景。建议在推理前后各取一次显存数值，做基线记录。通用命令如下，输出单位以你环境显示为准。

nvidia-smi `--query-gpu`=memory.used,memory.total `--format`=csv

然后跑两次：一次用很短的输入（几十个 token），一次把输入拉到该模型允许范围内的较长长度。每次都记下推理前数值、推理中峰值或推理后数值、以及上下文长度。两次记录的差值，就是上下文增长大致带来的额外占用。不要用一次运行的绝对值下结论，长的上下文和工具描述拼接后会显著抬高占用。

判断这台机器能否继续做工具调用

把长上下文那次的实测占用，与本机可用显存对齐：如果留出的余量过小，工具调用的提示词、返回结果再多占一块，就可能触发显存不足。判断依据是“还能不能再塞下一段工具描述和一次返回”，而不是“当前这一次有没有跑完”。

余量不足时，通常有三条路可选：一是缩短上下文，减少拼接的历史与工具说明；二是降低精度或换用更省显存的加载方式；三是更换设备，把推理放到显存更大的机器上。三条路都需要重新跑一次上面的单轮与显存记录，确认改完之后行为仍然正确，再进入 Agent 编排。