单张RTX 4090部署大模型做线上服务，并发一上来就OOM、首字延迟（TTFT）飙升到秒级？本文分享我将vLLM底层推理引擎与自研FastAPI流式代理网关整合的实战方案。包含PagedAttention核心显存调优、SSE断流重试容错、动态批处理参数压测以及完整的Docker Compose生产级配置，手把手带你榨干单卡性能。

面对多业务线直连本地大模型的并发阻塞与显存碎片痛点，本文记录了在一台24G单卡RTX 4090服务器上，利用vLLM PagedAttention配合LiteLLM搭建企业级高并发流式API网关的完整实战。涵盖显存KV Cache压榨配置、SSE流式响应卡顿排查、动态负载均衡与真实压测数据对比。

单张消费级显卡部署开源大模型，如何扛住并发与流式SSE代理压力？本文以RTX 4090/A10部署Qwen2.5/Llama-3为例，拆解vLLM的分页注意力KV Cache分配、异步批处理策略，并结合LiteLLM搭建低延迟高可用的流式网关，附生产级Docker配置与实测压测排坑全流程。

针对单机双卡或单卡高负载场景，详细记录从Ollama迁移至vLLM+LiteLLM架构的全过程。深入解析PagedAttention显存分配、KV Cache压缩、流式SSE断流排查及并发吞吐调优核心参数，提供完整的压测数据与Docker配置方案，彻底解决并发请求下的CUDA OOM与高延迟问题。