系列导读你现在看到的是《vLLM 高吞吐推理服务实战：从入门到生产级部署》的第9/10篇，当前这篇会重点解决：用实测数据打破量化“无脑选”的误区，给出基于具体硬件和场景的量化选型决策树。上一篇回顾：第 8 篇《vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图》主要聚焦 像外科医生一样解剖 vLLM 的显存问题，让读者掌握从日志到火焰图的完整排查技能。 下一篇预告：第 10 篇《vLLM 实战总结：架构演进、常见陷阱与未来展望》会继续展开 作为系列收官，不仅总结技术要点，更从架构演进角度帮助读者建立对 vLLM 生态的全局认知。全系列安排vLLM 初探：为什么它是大模型推理的“加速引擎”？vLLM 安装与模型加载避坑指南：从 pip 到 DockervLLM API 深度解析：兼容 OpenAI 的推理接口vLLM 离线批量推理：高效处理大规模文本任务vLLM 高吞吐优化实战：连续批处理与显存管理调优vLLM 多 GPU 与分布式推理：从单卡到多节点vLLM 生产化部署：负载均衡、监控与高可用架构vLLM 显存泄漏与 OOM 深度排查：从日志到火焰图vLLM 量化推理实战：GPTQ、AWQ 与 FP8 的选择与调优（本文）vLLM 实战总结：架构演进、常见陷阱与未来展望导语：从显存焦虑到量化决策在上一篇文章中，我们像外科医生一样解剖了 vLLM 的显存泄漏与 OOM 问题，掌