SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs

I think there are 3 advantages in SGLang. It allows direct programing in python, it suuport RadixAttention to effeicient KVCache reuse, and it used compressed finite state machine to accelerate the structured output.

1. Runtime Programing

2. RadixAttention

Reuse the KVCache with the same prompts. The eviction policy is LRU. So Its main application scenarios are in long-context conversations and situations where prompts are shared accross requests.

3. Compressed finite state machine

The runtime analysis the adjacent singular transition edge into single edges as above graph to accelerate the decoding process.

相关推荐
飞哥数智坊6 小时前
我的“龙虾”罢工了!正好对比下GLM、MiniMax、Kimi 3家谁更香
人工智能
风象南8 小时前
很多人说,AI 让技术平权了,小白也能乱杀老师傅 ?
人工智能·后端
董董灿是个攻城狮9 小时前
大模型连载1:了解 Token
人工智能
RoyLin11 小时前
沉睡三十年的标准:HTTP 402、生成式 UI 与智能体原生软件的时代
人工智能
needn13 小时前
TRAE为什么要发布SOLO版本?
人工智能·ai编程
毅航13 小时前
自然语言处理发展史:从规则、统计到深度学习
人工智能·后端
前端付豪14 小时前
LangChain链 写一篇完美推文?用SequencialChain链接不同的组件
人工智能·python·langchain
ursazoo14 小时前
写了一份 7000字指南,让 AI 帮我消化每天的信息流
人工智能·开源·github
_志哥_17 小时前
Superpowers 技术指南:让 AI 编程助手拥有超能力
人工智能·ai编程·测试
YongGit18 小时前
OpenClaw 本地 AI 助手完全指南:飞书接入 + 远程部署实战
人工智能