一位用户在使用本地大语言模型时遇到了显著的性能下降，token 生成速度从每秒 77 个下降到 7 个。这种速度下降发生在视频通话期间，视频通话似乎占用了 GPU 的显存，将其推向了极限。尽管性能有所下降，vLLM 服务进程并未报告任何错误或内存不足的情况。通过重启 vLLM 进程解决了该问题，这表明问题出在服务进程的内存状态，而不是模型或提示本身。 AI
影响 凸显了本地 LLM 部署中潜在的显存限制，影响用户体验和性能。
排序理由 用户层面针对本地 LLM 部署的硬件/软件交互故障排除。
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<h4>A local LLM on a daily-driver Windows desktop. Every video call cut its speed by up to 10x, and vLLM never reported an error. The decisive test, the VRAM math, and the configuration change that stopped it.</h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/…