SGLang：一款面向大语言模型与多模态模型的开源高性能推理框架

SGLang是一款面向大语言模型与多模态模型的开源高性能推理框架，核心优势在于实现低延迟、高吞吐量的模型推理服务，支持从单GPU到大规模分布式集群的灵活部署。该框架兼容Llama、Qwen、DeepSeek等主流模型及NVIDIA、AMD GPU、CPU、TPU等多类硬件平台，依托先进的推理优化技术与活跃社区支持，助力大模型高效落地于各类实际应用场景。

SGLang核心功能：

1、极致性能推理服务：

针对大模型推理场景深度优化，提供低延迟、高吞吐量的推理能力，支持从单GPU轻量部署到大规模分布式集群部署的全场景适配，满足不同量级的业务需求。

2、多模型生态兼容扩展：

全面兼容Llama、Qwen、DeepSeek等主流大语言模型与多模态模型，支持Hugging Face模型生态及OpenAI API标准，具备灵活的模型扩展能力，可快速接入新模型。

3、跨硬件平台灵活适配：

支持NVIDIA、AMD、Intel系列芯片及Google TPU等多类硬件，打破硬件平台限制，确保模型在不同算力环境下均能高效运行，提供多样化部署选择。

4、先进优化技术赋能：

集成前缀缓存、解码分离、推测性解码、分页注意力等核心优化策略，同时支持模型量化技术，从算法层面降低推理时延、提升吞吐量，优化算力资源利用率。

SGLang操作流程：

1、框架快速安装：

– Pip安装：执行命令`pip install –upgrade pip; pip install uv; uv pip install “sglang”`完成安装，如需GPU加速需提前配置好CUDA环境。

– Docker部署：拉取镜像`docker pull sglang/sglang:latest`，运行容器`docker run -it sglang/sglang:latest`即可快速启动环境。

2、推理服务启动：

执行命令`sglang serve –model-path /path/to/your/model`启动服务，默认监听8000端口，其中`/path/to/your/model`为本地模型文件路径。

3、API接口调用：

通过curl工具或Python的requests库，向`http://localhost:8000/v1/chat/completions`发送请求，采用OpenAI兼容的标准格式即可实现与模型的交互。

4、参考官方文档：

访问SGLang官方文档，获取详细的配置参数、模型支持列表、硬件优化方案及分布式部署指南。

SGLang典型应用场景：

1、大模型推理规模化落地：

适用于智能客服、聊天机器人、内容生成等需要高并发处理文本请求的场景，凭借低延迟特性快速响应用户需求，生成高质量文本内容。

2、多模态模型应用开发：

支撑创意设计、广告制作、虚拟现实等领域的多模态生成任务，高效实现文本到图像、视频的跨模态转换，拓展大模型应用边界。

3、企业级智能应用构建：

赋能企业数据分析、自动报告生成、智能推荐等内部业务系统，提升数据处理效率与决策科学性，降低企业AI应用落地成本。

4、学术研究与模型迭代：

为科研人员提供高效的模型推理平台，支持多模型、多硬件的灵活测试，便于开展大规模模型性能对比实验与技术创新研究。

5、云边端协同部署：

可灵活部署于云端服务器、边缘计算设备等不同算力节点，满足云边端协同的业务需求，适配智能终端、工业物联网等场景的本地化推理需求。

进入SGLang官网入口

vLLM：加州大学伯克利分校开源的高性能大语言模型推理与部署框架

xLLM：京东开源的国产芯片适配型高效智能推理框架

标签： 智能推理框架

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