SGLang

SGLang – 开源大模型推理框架，擅长处理重复Prompt结构

SGLang：引领大模型与多模态推理新纪元的高性能框架

在人工智能飞速发展的浪潮中，大型语言模型（LLM）和多模态模型的强大能力日益显现，其高效、低延迟的推理部署成为关键瓶颈。SGLang 应运而生，作为一款开源、高性能的推理框架，它不仅为 LLM 和多模态模型提供了卓越的推理服务，更以其强大的兼容性和灵活的部署能力，极大地推动了这些前沿技术在实际应用中的落地。

SGLang 究竟有何过人之处？

SGLang 并非仅仅是一个简单的模型运行工具，它是一个集成了多种先进优化技术的综合性推理框架。其核心优势在于能够为大型语言模型和多模态模型提供近乎实时的推理响应，实现极高的吞吐量。无论您的计算资源是单个高性能 GPU，还是庞大复杂的分布式集群，SGLang 都能提供与之匹配的优化部署方案。它对业界主流模型，如 Llama、Qwen、DeepSeek 等，以及各种硬件平台，包括 NVIDIA、AMD GPU、CPU 乃至 Google TPU，都展现出令人印象深刻的兼容性。

SGLang 的核心能力概览

卓越的推理效率：SGLang 精心设计，通过一系列前沿优化技术，显著降低了推理延迟，并大幅提升了模型处理请求的速度。其在单 GPU 到大规模分布式集群间的无缝扩展能力，使其能够适应各种规模的部署需求。
广泛的模型生态支持：SGLang 拥抱开放，支持市面上绝大多数主流的大型语言模型和多模态模型。无论是 Hugging Face 上的海量模型，还是与 OpenAI API 兼容的推理模式，SGLang 都能轻松驾驭，并且其架构设计便于未来集成更多新兴模型。
跨平台的硬件适应性：为了应对多样化的硬件环境，SGLang 提供了对 NVIDIA、AMD、Intel 等主流 GPU 厂商以及 Google TPU 等硬件的全面支持。这意味着您可以在几乎任何可用的硬件平台上，都能获得 SGLang 带来的高性能推理体验。
尖端的性能优化引擎：SGLang 的强大性能离不开其内置的先进优化技术。框架巧妙运用了前缀缓存（KV Cache）、解码分离、推测性解码以及分页注意力等策略，并支持多种量化技术，这些组合拳极大地压缩了推理时间和内存占用，让模型运行如虎添翼。

轻松上手 SGLang

开始使用 SGLang 并不复杂，以下是简要的入门步骤：

安装 SGLang：最便捷的方式是使用 pip 进行安装，推荐使用 uv 加速安装过程：pip install --upgrade pip; pip install uv; uv pip install "sglang"。如果您偏爱容器化部署，也可以选择 Docker 镜像：docker pull sglang/sglang:latest; docker run -it sglang/sglang:latest。请注意，在使用 GPU 加速前，务必确保您的 CUDA 环境已正确配置。
启动推理服务：通过简单的命令行指令即可启动 SGLang 服务：sglang serve --model-path /path/to/your/model。您需要指定待部署模型的路径。默认情况下，服务将在 8000 端口。
与模型交互：一旦服务启动，您就可以使用 `curl` 命令或 Python 的 `requests` 库，向 http://localhost:8000/v1/chat/completions 发送请求，以标准 OpenAI 兼容的格式与您部署的模型进行对话和查询。
深入了解：为了更全面地掌握 SGLang 的各项功能和配置细节，强烈建议您查阅 SGLang 的官方文档。文档中包含了详尽的模型支持列表、硬件优化指南以及各类部署场景的解决方案。

SGLang 的广阔应用前景

SGLang 的高性能和灵活性使其在众多领域展现出巨大的应用潜力：

大规模语言模型推理：无论是构建智能客服系统、开发交互式机器人，还是进行大规模的内容生成，SGLang 都能提供流畅、高效的体验，快速响应用户需求并输出高质量的文本。
多模态模型赋能创意产业：在创意设计、广告制作、虚拟现实等需要文本与图像、视频进行融合的领域，SGLang 能够加速多模态模型的生成过程，实现从文字描述到视觉内容的快速转换。
赋能企业级智能化应用：企业可以利用 SGLang 提升数据分析的效率，自动化报告生成，并实现更精准的智能推荐，从而优化业务流程，提升决策质量。
助力学术研究与创新：SGLang 为科研人员提供了一个强大而易用的模型推理平台，支持多种模型和硬件的灵活配置，极大地便利了大规模实验的开展和前沿研究的探索。
满足云端与边缘计算需求：SGLang 的弹性部署能力，使其能够轻松适应从单个 GPU 到大规模云端集群，乃至资源受限的边缘计算设备。这种灵活性满足了不同场景下的计算和部署需求。