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SGLang开源推理高性能 本地部署模型
SGLang SGLang 0.4
SGLang系列 · SGLang 社区（UC Berkeley / LMSYS） · 2024-01发布
模型介绍
SGLang 是高性能大模型推理框架，RadixAttention 缓存与结构化控制流，吞吐与延迟表现顶尖，OpenAI 兼容。
模型基础信息
模型系列SGLang系列
开发机构SGLang 社区（UC Berkeley / LMSYS）
发布时间2024-01
参数规模推理框架（大模型）
上下文窗口可配
模型类型推理框架
中文能力良好
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署
免费额度与收费政策
开源免费
免费规则详情
Apache-2.0 免费。
收费标准简介
完全免费。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 吞吐极高
- RadixAttention
- 结构化生成
- OpenAI 兼容
⚠️ 短板与局限
- 需 Linux/NVIDI
- 配置技术
- 生态较新
🎯 适用场景
- 高性能推理
- 批量服务
- 结构化输出
- 企业
模型使用教程
本章节整理 SGLang 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
- 本地工具，安装后即可使用。
- 支持对接主流模型与本地推理引擎。
启动服务后按提示操作即可。
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com模型权重通过 HuggingFace 镜像或 ModelScope 下载。
提供 HTTP API：
curl http://localhost:PORT/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"default","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'SGLang 是 Python 推理框架，以快速部署与结构缓存（RadixAttention）著称，OpenAI 兼容。
- 安装：
pip install sglang[all]
- 启动服务器（示例 Qwen2.5）：
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 30000
- 调用 OpenAI 兼容接口：
curl http://localhost:30000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'
Tips：多轮对话/思维缓存命中时吞吐翻倍；多 GPU 用 --tp 自动张量并行。
💡 使用小技巧
pip install sglang 后 serve。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：SGLang 强在哪？\nA1：吞吐与缓存。
访问备注与注意事项
- 需 NVIDIA GPU