SGLang – 开源大模型推理框架，擅长处理重复Prompt结构

SGLang的主要功能

• 高效推理性能：SGLang 提供低延迟、高吞吐量的推理服务，支持从单个 GPU 到大规模分布式集群的部署，采用多种优化技术提升效率。
• 广泛的模型支持：兼容多种大型语言模型和多模态模型，如 Llama、Qwen、DeepSeek 等，支持 Hugging Face 模型和 OpenAI API，易于扩展新模型。
• 多硬件平台兼容：支持 NVIDIA、AMD、Intel、Google TPU 等多种硬件，确保在不同平台上高效运行，提供灵活的部署选择。
• 先进的优化技术：框架采用前缀缓存、解码分离、推测性解码、分页注意力等优化策略，支持量化技术，进一步提升推理性能。

• 安装 SGLang：通过 pip 安装（pip install --upgrade pip; pip install uv; uv pip install "sglang"）或使用 Docker（docker pull sglang/sglang:latest; docker run -it sglang/sglang:latest），确保安装前已配置好 CUDA（如需 GPU 加速）。
• 启动服务：运行 sglang serve --model-path /path/to/your/model 启动服务，指定模型路径，服务默认监听端口 8000。
• 查询 API：使用 curl 或 Python 的 requests 库向 http://localhost:8000/v1/chat/completions 发送请求，用标准 OpenAI 兼容的格式与模型交互。
• 参考文档：访问 SGLang 官方文档，获取详细配置、模型支持、硬件优化及部署指南。

SGLang的项目地址

• 项目官网：https://www.sglang.io/
• GitHub仓库：https://github.com/sgl-project/sglang

SGLang的应用场景

• 大规模语言模型推理：SGLang 适用需要高效处理大量文本数据的场景，如智能客服、聊天机器人、内容生成等，能快速响应用户请求并生成高质量的文本内容。
• 多模态模型部署：框架可用于创意设计、广告制作、虚拟现实等领域，实现文本到图像或视频的快速生成。
• 企业级应用：在企业环境中，用于数据分析、报告生成、智能推荐等任务，帮助提高工作效率和决策质量。
• 学术研究与开发：为研究人员提供高效的模型推理平台，支持多种模型和硬件，便于开展大规模实验和研究工作。
• 云计算与边缘计算：可部署在云端或边缘设备上，支持从单个 GPU 到大规模分布式集群的灵活部署，满足不同计算需求。