Sglang

一、项目简介

SGLang 是由 LMSYS 团队开源的高性能大语言模型推理与服务框架。它通过 RadixAttention 技术以基数树结构管理并自动复用前缀 KV Cache，在复杂提示、多轮对话、结构化输出等场景下，吞吐量与显存效率表现突出，是继 vLLM 之后最受关注的新一代推理引擎。

二、核心特性

• RadixAttention：用基数树自动识别并复用共享前缀的 KV Cache，避免重复计算；
• 结构化输出：原生支持 JSON Schema、正则表达式约束解码，适合函数调用；
• 高效调度：连续批处理 + 前缀感知调度，GPU 利用率高；
• 编程模型：用 Python 前端描述复杂生成流程（多轮、分支、并行）；
• 量化与并行：支持多 GPU 张量并行及多种量化方案。

三、适用场景

• 高并发在线推理 API；
• 多轮对话与共享前缀场景（如统一系统提示）；
• 需要严格 JSON 输出的结构化生成。

四、快速上手

pip install "sglang[all]"
python -m sglang.launch_server \
  --model-path Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 30000

五、注意事项

• 项目迭代较快，部分模型的支持情况需实测验证；
• 显存需求与 vLLM 类似，需提前规划模型规模与并发；
• 结构化输出在高约束下可能略微降低生成速度。