開發者喺部署大型語言模型（LLM）時，經常遇到延遲高、吞吐量低嘅痛點，尤其係處理多模態模型如圖像生成或視頻理解任務。SGLang 就係一個專為呢啲場景設計嘅高性能 serving framework，幫助工程師快速構建高效嘅推理服務，適用於研究團隊同企業級 AI 應用。透過優化 GPU 資源利用率，佢解決咗傳統框架喺高併發下嘅瓶頸，讓模型服務更穩定同快速。
RadixAttention 加速 KV 快取重用，提升吞吐量
SGLang 嘅獨特之處在於引入 RadixAttention 機制，專門優化 KV cache（鍵值快取）嘅重用效率。傳統 serving 系統喺生成長序列時，會重複計算已生成部分嘅 KV 值，導致 GPU 浪費。呢個技術透過基於 Radix Tree 嘅結構，實現前綴共享嘅快取管理，令相同提示詞嘅後續生成只需少量計算，即可大幅提升吞吐量。喺 Llama 模型測試中，SGLang 展現出比 vLLM 高 3.1 倍嘅預填吞吐表現，特別適合聊天機器人或代碼生成等重複交互場景。
零開銷批次調度器，支援結構化輸出生成
喺高併發環境下，批次調度係關鍵。SGLang 嘅零開銷 Batch Scheduler 能動態合併請求，減少排隊延遲，同時支援連續批次以保持 GPU 持續滿載。呢個設計特別適合生產環境，例如多用戶對話系統。另一亮點係內置結構化輸出生成，用戶可以指定 JSON schema，直接從模型輸出符合格式嘅結果，避免後處理步驟。比起其他框架，SGLang 喺呢方面更高效，生成速度可達 5 倍提升，用於 API 服務或工具調用場景。
多模態模型無縫整合，處理圖像視頻輸入
唔止限於文字，SGLang 原生支援多模態模型如 LLaVA 同 Qwen-VL，能夠處理圖像、視頻等多類輸入。透過統一嘅前端語言 SGLang Cache Language，開發者可以用 Python 腳本定義複雜工作流，例如圖像描述後自動生成對應文字。呢種靈活性喺同類產品中比較少見，尤其係處理視頻幀序列時，SGLang 嘅推理解析器能最小化記憶體開銷。工程師只需幾行程式碼，即可部署完整嘅多模態服務，加速原型開發。
開源相容 vLLM，快速遷移現有項目
SGLang 保持與 vLLM API 高度相容，意味住現有基於 vLLM 嘅項目可以輕鬆切換，只需修改少量配置。佢仲提供豐富嘅前端功能，如 Cache-aware 程式設計模型，讓用戶自訂模型行為，而唔使改動底層模型權重。GitHub 倉庫內有詳細嘅安裝指南同基準測試數據，Stars 同 Watchers 數量顯示社區活躍度高。對於想優化 LLM 部署嘅團隊，SGLang 係一個低風險嘅升級選擇。
產品名稱：SGLang
官方網站：https://github.com/sgl-project/sglang
