应按使用目的选格式：微调用Safetensors，纯推理选GGUF，低显存GPU推理用AWQ量化版Safetensors；再依硬件匹配后端——NVIDIA GPU配vLLM+AWQ，AMD或无独显用llama.cpp+GGUF，Ollama仅支持GGUF；最后弃用AutoAWQ/AutoGPTQ，改用vLLM内置量化或GPTQModel。
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如果您在本地部署 DeepSeek 系统时面对 GGUF、AWQ 和 Safetensors 多种格式无所适从，则可能是由于未厘清各格式的技术定位与适用场景。以下是针对性的选型操作步骤：
一、依据使用目的选择基础格式类型
Safetensors 是面向训练与微调场景的安全张量存储格式，GGUF 是专为离线推理优化的部署格式，而 AWQ 是一种激活感知的权重量化策略，三者分属不同技术维度，并非互斥选项，而是可组合使用的环节。选型第一步需明确您当前阶段的核心目标：是否需要 LoRA 微调、是否仅做推理、是否受限于显存或磁盘空间。
1、若需进行模型微调、LoRA 训练或加载至 vLLM/Transformers 进行服务编排，必须选用 Safetensors 格式原始权重，因其保留完整参数结构与梯度兼容性。
2、若仅在本地笔记本或边缘设备运行推理，且不涉及训练流程，优先选用 GGUF 格式，因其支持 mmap 流式加载、CPU 推理友好、显存占用可控。
3、若已确定使用 GPU 推理但显存 ≤8GB，且不希望手动转换格式，应直接下载已应用 AWQ 量化策略的 Safetensors 封装版本（如 DeepSeek-VL-7B-AWQ），而非单独使用 AWQ 算法自行量化。
二、依据硬件资源匹配量化等级与后端框架
同一模型的不同量化实现对推理引擎有强绑定关系：AWQ/GPTQ 类型通常依赖 AutoGPTQ 或 vLLM 后端，而 GGUF 则强制要求 llama.cpp 或 Ollama 兼容接口。忽略后端匹配将导致加载失败或性能反降。
1、使用 NVIDIA GPU 且显存为 12GB（如 RTX 4070），推荐搭配 vLLM + AWQ 格式（.safetensors + quantize_config.json），启用 tensor parallelism 与 PagedAttention 可达最高吞吐。
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2、使用 AMD GPU 或无独立显卡设备，必须选用 GGUF 格式并配合 llama.cpp 或 SGLang 运行时，不可尝试加载 AWQ 或 GPTQ 权重。
3、在 Ollama 中运行 DeepSeek-R1，仅接受 GGUF 格式模型文件（.gguf 后缀且含 q4_k_m 或 q5_k_s 标识），其他格式无法被识别或导入。
三、依据部署环境规避已弃用技术路径
AutoAWQ 与 AutoGPTQ 官方仓库均已归档，不再维护；其量化逻辑正逐步迁移至 GPTQModel 与 vLLM 内置量化模块。继续沿用旧版工具链可能导致兼容性断裂或安全漏洞。
1、若当前使用 transformers==4.40+ 与 accelerate==1.0+，禁用 AutoAWQ 加载器，改用 transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., load_in_4bit=True)。
2、若需加载 GPTQ 模型，必须切换至 GPTQModel 库（非 AutoGPTQ），并指定 backend='auto' 以自动适配 CUDA 或 CPU 后端。
3、若从 Hugging Face 下载模型时发现仅有 .safetensors 文件但无 quantize_config.json，不可强行指定 load_in_4bit=True，否则将触发全精度加载并耗尽显存。
