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单卡跑满Qwen2.5-72B量化版：vLLM多并发流式推理与显存压榨实录
单张消费级或入门级算力卡如何跑满开源顶流大模型？本文记录了基于 vLLM 部署 Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 的全流程。包含 PagedAttention 显存优化参数深度拆解、高并发 Server-Sent Events（SSE）流式网关配置、TTFT 延迟压测数据对比及生产级 OOM 避坑调优指南。
实测LiteLLM高并发流式网关落地：负载均衡、语义缓存与降级容灾全攻略
面对多模型API成本飙升、厂商网络偶发抖动以及流式传输（SSE）连接泄露痛点，本文详解如何基于LiteLLM构建高可用统一LLM API网关。涵盖Docker生产级部署、Redis语义缓存降本、自适应重试与降级路由配置，附真实压测数据与排障避坑记录。
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实战踩坑：用 Python + FastAPI 打造生产级 LLM 流式代理网关（SSE断流重试与背压治理）
在给生产环境接入 DeepSeek、vLLM 或 OpenAI 等大模型接口时，原生流式（SSE）极易遭遇客户端异常断开导致 GPU 显存空转、长连接背压阻塞以及敏感词实时拦截截断等工程痛点。本文基于 Python 3.12 与 FastAPI，从底层异步迭代器、断连信号监听、滑动窗口流式审计到生产级 Nginx 反向代理配置，提供一套拿来即用的高性能大模型流式代理网关架构方案。
榨干Apple Silicon：Mac用MLX与llama.cpp本地跑大模型深度调优与避坑实录
手把手教你在 Apple Silicon（M系列芯片）Mac 上榨干统一内存性能。本文对比评测 llama.cpp 与 Apple 原生 MLX 框架在 4-bit 量化、KV Cache 与长上下文并发下的推理表现，深入拆解 macOS 统一内存显存分配锁、Metal 算子加速配置与 launchd 无头后台服务化部署，附全套实操脚本与避坑指南。
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