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单张RTX 4090部署大模型做Agent后端常遇显存挤爆和流式延迟飙升。本文详解基于vLLM的PagedAttention显存优化、Prefix Caching配置、FastAPI异步流式代理网关构建，以及Docker生产级部署方案。实测并发提升3倍，首字延迟降低65%。

当大模型推理服务面对突发流量时，单纯依靠 FastAPI 原生流式响应很容易导致下游客户端断联或显存堆积崩溃。本文基于真实压测场景，深入拆解基于 Python 与 vLLM 的高并发流式代理架构，涵盖 SSE 协议优化、TCP 背压控制与连接泄漏防护实操方案。

单台双卡A6000服务器如何在并发暴增时扛住流式LLM请求？本文从第一人称生产踩坑视角出发，详解基于vLLM推理引擎与FastAPI异步架构的高性能流式网关构建。涵盖PagedAttention内存优化、SSE断连优雅终止、KV Cache调优以及实测抗并发压测数据，提供直接可用的工程化配置方案。

针对 Apple Silicon 统一内存架构，本文深入剖析基于苹果官方 MLX 框架的大模型本地推理与微调工程实践。涵盖 Ollama/llama.cpp 与 MLX 的吞吐实测对比、macOS 统一内存超额分配机制调优、4-bit 量化实战，以及用 launchd 将本地大模型封装为开机自启 OpenAI 兼容 API 服务的完整极客方案。

给团队搭内部 AI 问答时用 Ollama 撞上并发瓶颈，切到 vLLM 后单张 4090 输出吞吐从 70 tokens/s 抬到 500+。本文记录了 Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ 的完整部署命令、KV Cache 显存算账、启动报错排查、aiohttp 压测脚本与 Nginx 流式代理配置，附并发 1/4/8/16/32 的实测 TTFT 与 TPOT 数据。

Ollama 单并发够用，一到多人同时提问就排队到怀疑人生。这篇记录我在单卡 RTX 4090 上用 vLLM 部署 Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ 的完整过程：显存预算怎么算、KV Cache 参数怎么调、Nginx 反代流式响应为什么不吐字，以及 vLLM/Ollama/llama.cpp 三方案的真实压测数据对比。

用 Rust 写的 uv 已经把 pip/poetry 的依赖解析按在地上摩擦。这篇记录我如何在真实生产项目里把 Python 依赖链从 poetry 全量迁到 uv，包含 pyproject.toml 配置、Docker 多阶段构建片段、GitHub Actions 缓存策略，以及五个体感最痛的踩坑点（uv sync 删包、UV_LINK_MODE、lock 漂移等），附带本机实测耗时对比表。

记录一次真实的内网大模型部署改造：从 Ollama 换到 vLLM，用 LiteLLM 做统一 OpenAI 兼容网关，Nginx 反代 SSE 流式输出。包含启动参数逐项解析、显存与 KV Cache 的估算公式、Nginx 缓冲导致的”假流式”坑，以及 8 并发下的实测吞吐对比数据。

在 32GB 统一内存的 M2 Pro MacBook 上本地部署 7B/14B 量化大模型，实测 Ollama(GGUF+Metal) 与 Apple MLX 两套方案的生成速度与内存占用，附 Modelfile 参数解析、iogpu.wired_limit_mb 显存上限调整、KV Cache 计算、热降频排障和 launchd 常驻配置，给出个人开发者与小队场景下的选型建议。

面对业务高并发请求与高昂的商业 API 成本，如何用单张消费级显卡搭建高吞吐、兼容 OpenAI 协议的私有模型网关？本文基于真实压测场景，深入拆解 vLLM 的 PagedAttention 显存调优、LiteLLM 动态负载路由以及 SSE 流式转发中的背压与断连问题，提供开箱即用的 Docker Compose 生产配置与避坑指南。