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告别Ollama单卡瓶颈:基于vLLM+Ray的本地双卡大模型推理集群低成本搭建与调优实战

Ai-Studio 告别Ollama单卡瓶颈:基于vLLM+Ray的本地双卡大模型推理集群低成本搭建与调优实战

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。

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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。
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