VeriLoop E2 想在本机跑通，先按 27B 量化档位把显存账算清

要把 VeriLoop E2 在本机跑起来，先别急着下载权重，先按 27B 这个参数量做一次显存估算。27B 指的是模型参数规模约 270 亿，量化档位决定每个参数占几位，显存下限基本由“参数量 × 每参数字节数”决定，实际跑起来还要加上 KV 缓存、框架开销和临时缓冲区。先算出权重占用，再单独算上下文带来的额外占用，最后用一条最短输入做实测校准，比反复试错更省时间。

判断路径：先按 27B 参数量估算权重显存下限，再单独估算 KV 缓存，最后用一次最短推理验证峰值显存是否落在显卡容量内。量化档位、上下文长度、批大小都按通用口径估算，不代表 VeriLoop E2 官方支持清单，具体要结合你本机的量化实现、注意力结构和框架开销确认。显存不足时按“先降量化、再缩上下文、最后调批大小”的顺序调整，并记录跑通配置以便复核。

把权重按量化档位换算成显存数字

权重显存的下限算法很直接：参数量乘以每个参数的字节数，再除以换算单位。27B 换算成 270 亿参数，下面给出三种常见量化档位的通用估算算式，单位按 1 GB ≈ 1024³ 字节折算。

bf16（16 位）：每参数 2 字节。270 亿 × 2 B ≈ 540 亿字节 ≈ 50 GB。这是权重下限，不含其他占用。
8bit（每参数 1 字节）：270 亿 × 1 B ≈ 270 亿字节 ≈ 25 GB。
4bit（每参数 0.5 字节）：270 亿 × 0.5 B ≈ 135 亿字节 ≈ 12.6 GB。

量级示例：4bit 档位下权重下限大约在 13 GB 上下，8bit 大约 25 GB，bf16 大约 50 GB。这组数字是通用估算口径，不是 VeriLoop E2 的官方规格；实际占用还会被量化实现（是否分组量化、是否有嵌入层不量化）、框架加载方式、是否启用 GPTQ/AWQ 之类的额外元数据影响。先拿这个下限判断显卡能不能装，装不下再往下看上下文占用有没有补刀。

把 KV 缓存从总占用里单独拎出来

权重是固定开销，KV 缓存随上下文长度线性增长，这就是上下文越长显存越紧的原因。通用估算口径大致是：KV 缓存字节数 ≈ 2 × 层数 × 键值头数 × 头维度 × 上下文长度 × 每元素字节数。乘 2 是因为 K 和 V 各存一份。

举个量级示例（仅用于说明数量级，不代表 VeriLoop E2 的真实结构）：假设 60 层、密钥值头数 8、头维度 128，用 bf16 存 KV，每条元素 2 字节。那么每 token 的 KV 占用约为 2 × 60 × 8 × 128 × 2 = 245760 字节，约 0.23 MB。上下文 8192 token 时约 1.9 GB，32768 token 时约 7.5 GB。

差异点在于：如果使用分组查询注意力（GQA），键值头数会明显小于查询头数，KV 占用随之下降；如果模型用 MQA，键值头数可能只有 1。不同实现口径（是否启用 PagedAttention、KV 缓存是否量化、是否共享前缀缓存）会让结果浮动。所以只按权重估完就下结论是不保险的，必须把 KV 这部分单独加进显存账里。

用一次最短推理验证估算是否成立

纸面估算和真实峰值显存之间通常有差距，需要一次单条短输入的加载与推理来对齐。下面给出一个可替换的命令骨架，具体参数请换成你本机框架和量化格式对应的写法。

# 用途：验证量化权重能否加载并跑通一次最短推理
# 执行位置：本机终端；替换 model_path 和量化参数
python -m your_inference_runner \
  `--model` /path/to/veriloop-e2-27b-4bit \
  `--quantization` 4bit \
  `--max-new-tokens` 16 \
  `--prompt` "hello"

# 另开一个终端看峰值显存，NVIDIA 显卡可用：
nvidia-smi `--query-gpu`=memory.used,memory.total `--format`=csv -l 1

峰值显存的读取位置分两种：用显卡监控工具时，看 memory.used 那一列在推理瞬间的最高值；用推理框架时，通常会在加载完成后和首 token 生成前打印类似 max memory allocated / peak memory 的日志行，以那行为准。要区分“加载得下”和“跑得完”：权重能加载进显存只说明装得下；只有在最短输入下生成完整输出、且峰值显存仍低于显卡总容量并留有缓冲，才算跑得完。缓冲建议留出几个 GB，避免长输入时被 KV 缓存挤爆。

显存不足时按代价从低到高调整

显存报 OOM 时，按下面顺序调整，而不是乱改参数：

先降量化档位：从 bf16 降到 8bit，再到 4bit。牺牲的是精度，量化越激进，输出质量在部分任务上可能越不稳定，建议用短输入对比后再定。
再缩上下文长度：把 `--max-model-len` 之类的参数调小。牺牲的是单次能处理的最长输入，超长文档需要分段。
最后调批大小：把并发批降到 1 或更小。牺牲的是吞吐，单条推理不受影响，但批处理场景效率下降。

这个顺序的代价从低到高：量化影响输出质量但释放显存最多，上下文影响输入长度，批大小影响吞吐。先动哪一项取决于你的使用场景是偏向长上下文还是偏向并发。

把跑通的配置记成本机备忘

跑通一次之后，把配置记下来，换输入时才有据可查。建议记录以下清单：

量化档位：例如 4bit，具体到量化实现名称。
上下文长度：实际设置的最大长度值。
批大小：实际并发数。
峰值显存：来自监控工具或框架日志的数值，标明读取位置。
显卡型号与总显存，方便换卡时重新估算。
推理命令：完整命令骨架，便于复现。

下次换用更长输入时，复核点放在两处：先按新上下文长度重算 KV 缓存增量，加回已记录的权重显存，看是否接近显卡上限；再用同样的最短推理命令跑一次，确认峰值显存没有明显超过上次记录。如果超了，回到“降量化、缩上下文、调批大小”的顺序里选一项调整。