SGLang 是什么
sglang 是一个开源的、面向高性能场景的大型语言模型（llm）与多模态模型推理框架。该框架专为低延迟、高吞吐量的推理服务而设计，支持从单卡 gpu 到超大规模分布式集群的全尺度部署。sglang 兼容主流开源大模型（如 llama、qwen、deepseek 等），并原生适配多种硬件后端，包括 nvidia gpu、amd gpu、通用 cpu 以及 google tpu。依托活跃的开发者社区，sglang 持续迭代核心能力，推动推理效率优化与工业级部署标准的演进，加速大模型在真实业务场景中的规模化落地。
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SGLang 的核心特性
- 极致推理性能：通过深度系统级优化，在保障响应速度的同时显著提升并发处理能力；支持从小型开发机到千卡集群的弹性扩展，满足多样化算力需求。
- 全栈模型兼容性：无缝接入 Hugging Face 生态模型，全面支持 Llama、Qwen、DeepSeek 等主流架构，并原生兼容 OpenAI API 协议，新模型接入成本极低。
- 跨平台硬件支持：统一抽象层屏蔽底层差异，已在 NVIDIA（CUDA）、AMD（ROCm）、Intel（XPU）及 Google TPU 上完成验证，实现“一次开发、多端运行”。
- 前沿推理加速技术：集成前缀缓存（Prefix Caching）、解码与生成解耦（Decoding Separation）、推测性解码（Speculative Decoding）、分页注意力（PagedAttention）等关键技术，并支持 INT4/FP8 等量化方案，持续释放硬件潜能。
如何快速上手 SGLang
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安装部署：推荐使用
uv工具安装（pip install --upgrade pip && pip install uv && uv pip install "sglang"），或直接拉取官方镜像（docker pull sglang/sglang:latest；docker run -it -p 8000:8000 sglang/sglang:latest），GPU 环境需提前配置 CUDA 驱动与工具链。 -
启动推理服务：执行
sglang serve --model-path /path/to/model即可启动本地服务，默认绑定http://localhost:8000，支持自定义端口、TP 数量及显存分配策略。 -
调用模型接口：通过标准 REST 请求（如
curl或 Pythonrequests）访问http://localhost:8000/v1/chat/completions，完全遵循 OpenAI 接口规范，零学习成本迁移现有应用。 - 查阅完整指南：详细参数说明、硬件调优建议、分布式部署流程及故障排查文档，请参阅官方技术文档中心。
SGLang 的官方资源入口
- 项目官网：https://www.php.cn/link/572fdfd496ec32968f94ab3cb3ca9991
- GitHub 主仓库：https://www.php.cn/link/8ca71c43b5afc4556212b61951ad7709
SGLang 的典型应用方向
- 高并发文本推理服务：适用于智能客服系统、实时对话机器人、自动化内容创作等对响应时效与生成质量双重要求的场景。
- 多模态内容生成平台：支撑文生图、文生视频等跨模态任务，在数字营销、创意设计、元宇宙内容构建中提供稳定高效的推理底座。
- 企业智能中枢建设：赋能内部知识库问答、结构化报告自动生成、个性化推荐引擎等关键业务模块，提升组织智能化水平与决策效率。
- AI 研究与教学实验平台：为高校与科研机构提供轻量易用、功能完备的大模型实验环境，支持快速验证新算法、新架构与新训练范式。
- 云边协同推理架构：既可部署于公有云/私有云集群，也适配边缘服务器与终端设备，灵活匹配云端集中训练 + 边缘实时推理的混合计算范式。
