大模型部署太慢？这个"超级引擎"帮你搞定！SGLang速通指南

训练好的大模型怎么部署才能像ChatGPT一样快？今天带你认识大模型领域当前最火的推理服务框架——SGLang！

是什么？

SGLang是由LMSYS Org开发的高性能大语言模型推理框架。LMSYS就是那个开发vLLM的伯克利团队，SGLang是他们的新一代作品。

GitHub: github.com/sgl-project/sglang
文档: docs.sglang.ai

核心特点

• 🚀 超快推理：RadixAttention前缀缓存技术，复用KV缓存
• ⚡ 零开销调度：CPU调度器近乎无开销
• 🔄 PD分离：Prefill-Decode disaggregation架构
• 🎯 结构化输出：原生支持JSON格式输出
• 📦 量化支持：FP4/FP8/INT4/AWQ/GPTQ全支持
• 🔧 多LoRA：支持多LoRA批量推理

为什么火？

1. DeepSeek官方推荐

SGLang是DeepSeek官方推荐的推理引擎之一，专门针对DeepSeek系列模型做了深度优化。

2. 性能碾压

在顺序请求和并发请求场景中，SGLang始终优于vLLM。并发负载下差异尤其明显。

3. 生态强大

• 兼容OpenAI API格式，迁移零成本
• 支持400,000+ GPU运行
• a16z开源AI基金资助项目
• PyTorch官方生态成员

支持哪些模型？

语言模型: Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、GPT、Gemma、Mistral...

多模态: LLaVA、Qwen-VL、DeepSeek-VL...

Embedding: e5-mistral、gte、mcdse

Diffusion: WAN、Qwen-Image

支持哪些硬件？

• NVIDIA: GB200/B300/H100/A100/5090
• AMD: MI355/MI300
• Intel Xeon CPU
• Google TPU
• 华为昇腾NPU

怎么用？

安装

# 创建环境
conda create -n sglang python=3.12
conda activate sglang

# 安装
pip install "sglang[all]>=0.4.4.post1"

一键启动

# 启动模型服务（兼容OpenAI API）
python -m sglang.launch_server \
  --model-path deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat \
  --port 30000

调用API

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:30000/v1",
    api_key="None"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

对比vLLM

结论：vLLM生态更成熟，SGLang性能更优。根据需求选择。

适合谁？

• 企业级推理服务部署
• 高并发API服务
• 需要结构化输出的应用
• DeepSeek模型私有化部署

官网: lmsys.org/blog/
文档: docs.sglang.ai
Slack: slack.sglang.io