本文记录在双卡RTX 4090（48GB显存）工作站上，利用Ray配合vLLM多卡张量并行（TP=2）部署DeepSeek-R1蒸馏70B大模型与长上下文并发优化的完整实操记录。包含显存精确切分、PagedAttention参数调优、流式代理高并发压测及显存泄漏与NCCL通信死锁排障方案，干货拉满，拿来即用。

面对多模型切换爆显存、流式并发延迟高与成本失控等痛点，本文基于单张RTX 4090/A100环境，详解使用vLLM PagedAttention调优搭配LiteLLM构建高可用本地API网关的实战方案。包含动态权重切分、流式TTFT调优、Docker多实例热备与降级容灾全流程配置代码。

单张RTX 4090部署大模型如何兼顾吞吐量与极低首字延迟（TTFT）？本文基于真实生产与私有化环境，拆解vLLM高阶调度策略：结合投机采样（Speculative Decoding）实现2.8倍解码加速，手把手解析PagedAttention显存碎片优化与长上下文Chunked Prefill调参，附完整Docker配置与压测数据。

单台RTX 4090或A100部署开源大模型时，如何扛住几十人并发请求且不爆显存？本文记录了我用vLLM配合LiteLLM构建高并发流式推理网关的完整实战。涵盖PagedAttention内核调优、流式SSE代理丢包排查、Docker容器化落地方案以及真实的并发压测数据，助你用极简架构搭建生产级LLM API服务。

本地部署DeepSeek/Qwen等开源大模型时，高并发与长上下文往往导致TTFT暴涨和显存吃紧。本文基于FastAPI与LiteLLM手搓一套轻量级流式AI网关，深度集成语义缓存与动态排队限流，给出完整配置与实测压测数据，将首字延迟压降60%以上。

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。