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单卡 RTX 4090 极限压榨:用 vLLM + Qwen2.5-Coder-32B 搭建低延迟私有 Coding Copilot 避坑记
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。
家庭NAS魔改AI推理中心:Docker直通GPU部署Ollama与向量知识库排坑指南
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压榨 Apple Silicon 统一内存:MLX 与 llama.cpp 吞吐实测、显存破解与 Agent 部署
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。
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很多NAS玩家想在私有存储上跑本地大模型和Agent工作流,却苦于低功耗CPU算力羸弱。本文实录如何利用NAS的NVMe存储与Docker底座,通过llama.cpp分布式RPC协议将NAS与局域网闲置GPU打通,结合轻量向量引擎构建低功耗、全天候可用的私有化Local Agent流水线。