SGLang：高效部署大语言模型的新范式

引言：大模型部署的挑战与机遇

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理、代码生成、智能对话等领域的广泛应用，如何高效、低成本地部署这些模型成为工业界和学术界共同关注的核心问题。当前主流的大模型如 Llama 3、Qwen、Mistral 等，参数量动辄数十亿甚至上百亿，对计算资源、内存带宽和推理延迟提出了极高要求。传统的推理框架（如 Hugging Face Transformers + vLLM 或 TensorRT-LLM）虽然在一定程度上优化了推理性能，但在高并发、低延迟、复杂提示工程（prompt engineering）等场景下仍存在显著瓶颈。

在此背景下，SGLang（Structured Generation Language）应运而生。它不仅是一个高性能的推理引擎，更是一种全新的编程范式，旨在通过结构化提示（structured prompting）与运行时优化的深度融合，实现大模型推理效率的飞跃。本文将全面介绍 SGLang 的设计理念、核心特性、部署流程、性能优势，并结合实际案例展示其在生产环境中的应用价值。

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一、SGLang 是什么？

SGLang 是由斯坦福大学 DAWN 实验室主导开发的开源项目，全称为 Structured Generation Language。其核心目标是解决以下三大痛点：

1. 提示工程复杂性高：传统方式需手动拼接字符串构造 prompt，难以维护且易出错。