Mac 电脑的快捷键可以显著提升工作效率，特别是在文字处理、多任务操作和系统操作上。如果你经常…

本文记录了一台 64G 内存的 M3 Max Mac 从 Ollama 迁移到原生 llama-server 的调优历程。深入剖析 Apple Silicon 统一内存的显存分配机制，通过破解 wired_mem_limit 突破显存阈值，结合 KV Cache 量化、连续批处理（Continuous Batching）与多 Slot 并发配置，实现长上下文与多 Agent 并发场景下的推理吞吐翻倍。

单张消费级显卡跑大模型经常爆显存？本文记录在Ubuntu自建算力节点上，使用vLLM配合Ray实现多卡张量并行（TP）与PagedAttention优化的高并发部署方案。涵盖显存碎片优化、流式SSE代理中转、生产级Docker Compose配置与真实压测排坑指南，助你打造极低延迟的自建LLM服务。

记录将两台不同物理机上的3块RTX 3090显卡整合成高可用算力池的完整历程。深入剖析跨机Ray集群与独立实例方案的取舍、LiteLLM动态负载路由、Nginx反向代理SSE流式断流排坑，以及针对DeepSeek和Qwen2.5的实测TPS/TTFT压测调优。

针对单卡 GPU 部署本地开源大模型（如 Qwen2.5/DeepSeek）时的吞吐量低、API 兼容差及流式并发阻塞问题，本文基于 vLLM PagedAttention 核心机制与 LiteLLM 网关，手把手教你搭建一套支持高并发、降级路由与 Token 计费监控的生产级 OpenAI 兼容流式代理系统。

手把手记录在一台单卡 RTX 4090（24G 显存）主机上，通过 Docker 与 vLLM 部署 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ 模型，并无缝接入 VS Code Continue 插件的全过程。深度拆解 KV Cache 显存调优、PagedAttention 参数配置及高频踩坑点，实测代码补全首字延迟低于 200ms。

很多极客手里的大容量NAS往往面临“存储过剩、算力闲置”的尴尬。本文分享如何将一台普通x86 Linux/NAS改造为低延迟私有AI推演中枢：从NVIDIA Container Toolkit底层驱动直通、Docker Compose编排Ollama与Qdrant，到ZFS内存缓存（ARC）与LLM显存争抢的系统级调优，内附完整配置和实战避坑记录。

针对本地私有化大模型部署中单卡吞吐不足与首字延迟（TTFT）高的痛点，本文详解基于 vLLM + Qwen2.5-14B/32B-Instruct 的生产级流式推理网关搭建方案。深入剖析 PagedAttention 显存分配、vLLM 参数调优及反向代理 SSE 缓冲穿透配置，提供实测压测脚本与避坑技巧。

许多人在本地或私有云跑大模型时，常遇到首字延迟高、长上下文爆显存以及反代流式卡顿的问题。本文基于单卡RTX 4090/A10G实测环境，详解如何利用vLLM的Chunked Prefill与Prefix Caching压榨推理性能，并提供一套生产级Nginx流式代理避坑配置。

实战拆解 Apple Silicon (M系列) 统一内存运行本地大模型的性能极限。本文详解如何破解 macOS 默认 75% GPU 显存限制，横向压测 llama.cpp 与 MLX 在 Qwen2.5/DeepSeek 上的真实吞吐，并提供基于 FastAPI 的生产级流式 Agent 代理与避坑配置。

在用 Python 构建大模型流式网关时，简单的 SSE 透传会导致前端断连后上游算力依然空转、连接池暴毙等暗坑。本文基于实战踩坑经验，详解如何用 FastAPI 与 httpx 构建高并发异步流式代理，实现客户端断连即时中断上游推理，并给出生产级连接池与并发调优配置。