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。

单张消费级显卡部署DeepSeek-R1蒸馏模型时，多轮对话首字延迟（TTFT）暴涨、并发OOM是很多个人开发者的噩梦。本文结合生产实战，详解如何通过vLLM的Chunked Prefill与自动前缀缓存（APC）优化长文本推理，并配合FastAPI构建零拷贝流式代理网关，给出完整Docker配置、压测对比与显存排障技巧。

针对苹果统一内存架构，本文实操分享基于Apple MLX框架在MacBook与Mac Studio上高吞吐部署DeepSeek及LLaMA等开源大模型的完整方案。涵盖MLX引擎选型、系统显存限制突破（sysctl破解默认内存锁）、多并发流式API代理封装与量化精度实测压测数据，助你榨干Apple Silicon每一分算力。

在 Apple Silicon（M系列）芯片上本地跑大模型，还在无脑开 Ollama 默认配置？本文基于 M3 Max 与 M2 真实环境，深入对比 llama.cpp 与 Apple 原生 MLX 框架在量化精度、显存占用及推理吞吐量（Token/s）上的实测差异，附带统一内存上限解锁、Metal 编译调优与守护进程自动化配置指南。

针对中小团队和个人开发者显存受限的痛点，本文详解如何在单张RTX 4090上使用vLLM部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B与AWQ/GPTQ量化模型。涵盖PagedAttention显存调优、FastAPI高并发异步流式代理编写、Token吞吐压测对比以及生产环境避坑实战。

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