SGLang简介

简单来说,SGLang 是一个用于编写和优化与大语言模型(LLMs)交互程序的框架和领域特定语言(DSL) 。它的核心目标是让 LLM 的推理过程跑得更快 ,同时让复杂的提示词(Prompt)逻辑写起来更简单

你可以把它想象成 LLM 世界的 "高性能编程语言""智能缓存系统"。就像为数据库设计 SQL 语言来高效查询一样,SGLang 是为高效"查询"LLM 而设计的。


核心概念详解

1. 它是什么?

SLLang 由 UC 伯克利等机构的研究人员开发,它包含两个部分:

  1. 一个前端(Frontend):一套 Python API 或 DSL,让你能用更直观、更简洁的方式来表达复杂的、嵌套的提示词逻辑(例如,多轮对话、分支、循环等)。
  2. 一个运行时(Runtime) :一个高性能的后端执行引擎,它通过一系列优化技术(如RadixAttention)来加速这些复杂提示词的执行。
2. 它解决的核心问题

当人们用原生代码(如直接调用 OpenAI API 或 Hugging Face 的 transformers 库)运行复杂的 LLM 流程时,会遇到两个痛点:

  • 开发效率低:提示词往往很长且结构复杂(包含系统提示、少样本示例、用户输入、模型回复等)。用字符串拼接或 f-string 来管理它们非常笨拙,容易出错,可读性差。
  • 运行效率低 :很多复杂提示词之间存在共享前缀 。例如,在同一个应用程序中,不同的请求可能使用相同的系统提示和少样本示例,只有用户输入不同。传统的运行方式会重复处理这些相同的前缀 tokens,造成巨大的计算浪费,导致延迟增加、吞吐量降低。
3. SGLang 的杀手锏:RadixAttention

类似于 vLLM 的 PagedAttention,SGLang 的性能飞跃也来自于其核心技术------ RadixAttention

  • 它是什么 :一个在运行时内部自动缓存和复用提示词前缀的智能系统。
  • 如何工作
    1. SGLang 运行时会在内存中维护一个前缀缓存树(Prefix Cache Tree) 或** Radix 树**。
    2. 当处理一个新的请求时,运行时会先检查其提示词前缀(例如,系统提示和少样本示例部分)是否已经存在于缓存树中。
    3. 如果存在,它会直接复用已经计算好的该前缀的 KV Cache(键值缓存),跳过所有重复的计算。只需为变化的部分(如用户输入)进行计算。
  • 带来的好处
    • 极大降低延迟:避免了重复计算,请求的响应速度更快。
    • 显著提升吞吐量:GPU 不再做无用功,可以同时处理更多请求。

主要功能和特点

  1. 直观的编程接口 :提供了类似 Python 装饰器 (@sgl.function) 和流畅的链式调用语法,让编写复杂提示词逻辑像写结构化代码一样简单。
  2. 高性能后端:内置了 RadixAttention、高效内存管理等优化,性能远超原生实现。
  3. 与现有生态无缝集成 :支持多种后端推理引擎,包括:
    • vLLM (推荐,强强联合)
    • OpenAI API
    • Hugging Face TGI (Text Generation Inference)
    • 以及其他本地模型(通过 Hugging Face transformers)
  4. 支持复杂控制流 :原生支持分支(if-else)、循环(for)、并行(parallel)等控制结构,使得编写多步推理、智能体(Agent)、投票等复杂逻辑变得非常容易。

一个简单的代码例子

假设我们想创建一个有多轮对话能力的聊天机器人,并有一个固定的系统提示。

传统方式(字符串拼接,低效)

python 复制代码
system_prompt = "You are a helpful assistant."
conversation_history = [{"role": "user", "content": "Hi!"}, {"role": "assistant", "content": "Hello!"}]
new_user_input = "What's the weather today?"

# 笨拙地拼接整个对话历史
full_prompt = system_prompt
for msg in conversation_history:
    full_prompt += f"\n{msg['role']}: {msg['content']}"
full_prompt += f"\nuser: {new_user_input}\nassistant:"

# 发送给模型,每次都要重复处理 system_prompt 和整个 conversation_history
response = llm.generate(full_prompt)

使用 SGLang(高效且优雅)

python 复制代码
import sglang as sgl

@sgl.function
def multi_turn_chat(s, system_prompt, history, new_input):
    s += system_prompt + "\n" # 系统提示只会被计算和缓存一次
    for item in history:
        s += f"{item['role']}: {item['content']}\n"
    s += f"user: {new_input}\n"
    s += "assistant:" + sgl.gen("response") # 从这里开始生成

# 运行函数
ret = multi_turn_chat.run(
    system_prompt="You are a helpful assistant.",
    history=[{"role": "user", "content": "Hi!"}, {"role": "assistant", "content": "Hello!"}],
    new_input="What's the weather today?"
)

print(ret["response"]) # 获取模型生成的内容

SGLang 的运行时会自动识别并缓存 system_prompthistory 部分。当用户输入 new_input 变化时,只有最后一部分需要重新处理,前面缓存的部分直接复用,速度极快。


与 vLLM 和 Ollama 的关系与区别

这是一个非常好的问题,因为它们都致力于提升 LLM 的效率,但侧重点不同:

特性 SGLang vLLM Ollama
核心角色 "编程语言 & 智能调度器" "内存管理大师" "桌面应用商店"
解决痛点 提示词编程复杂、前缀重复计算 KV Cache内存浪费、并发低 模型部署复杂、隐私性
关键技术 RadixAttention (前缀缓存) PagedAttention (内存分页) 简化部署、模型管理
最佳应用场景 复杂提示词逻辑(Agent、多步推理、评测) 高并发API服务 本地桌面端体验
协作关系 可以建立在 vLLM 之上 !SGLang 是前端编程框架,vLLM 是后端推理引擎。它们是最佳拍档,结合后能实现 1+1 > 2 的效果。 提供底层推理能力 提供易用的本地运行环境

总结

SGLang 是一个旨在提升LLM应用开发效率和运行效率的框架。它通过更优雅的编程接口让开发者轻松编写复杂提示词逻辑,并通过其RadixAttention技术自动缓存和复用公共前缀,极大地减少了不必要的计算,从而实现了低延迟和高吞吐量。

如果你正在构建复杂的LLM应用(如智能体、多步推理链)、需要进行大量提示词评估(evaluation)或者 simply want your LLM programs to run faster,SGLang 是你应该密切关注和使用的强大工具。

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