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SGLang - 大型模型极速服务框架
SGLang 是一个专注于大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的高性能服务框架，旨在提供极速推理和简化部署流程。
Python
添加于 2025年5月11日14,189
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ForksPython
语言项目简介
摘要
SGLang 是一个为 LLM 和 VLM 量身打造的下一代服务框架，专注于提供业界领先的推理速度、易用性和模型兼容性，帮助开发者高效地将大型模型投入实际应用。
解决的问题
现有的模型服务方案在处理大型模型时，常常面临高延迟、低吞吐量和复杂的部署配置等挑战。SGLang 通过引入先进的优化技术，有效解决了这些痛点。
核心特性
极速推理性能
通过优化的模型加载和批处理技术，显著降低推理延迟，提高吞吐量，尤其适用于高并发场景。
广泛的模型兼容性
全面支持多种主流的大型语言模型和视觉语言模型，为用户提供灵活的模型选择和部署能力。
技术栈
Python
PyTorch
CUDA
C++ (可能的底层优化)
Docker
使用场景
SGLang 适用于任何需要将大型语言或视觉语言模型部署到生产环境，并对性能有严格要求的场景：
场景一：高性能对话系统后端
详情
构建高并发的实时聊天机器人、智能问答系统，确保用户请求能够快速响应。
用户价值
显著降低用户等待时间，提升用户满意度，支持更多并发用户。
场景二：大规模视觉分析服务
详情
为图像识别、视觉问答等应用提供 VLM 推理服务，快速处理大量视觉数据。
用户价值
提高视觉分析任务的处理效率，支持实时图像/视频流分析。
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