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
百度Geek说2 分钟前
当代码越来越便宜,什么在变贵?
人工智能
橘子星5 分钟前
LLM 无状态架构实践:从原理到代码落地
前端·javascript·人工智能
召钱熏36 分钟前
裸聊可用 ≠ 工作流可用:Gemma4 12B 接入 Claude Code 的真实踩坑复盘
人工智能
黄敬峰36 分钟前
从 Token 到向量:手把手带你通过代码读懂大模型(LLM)的“黑盒”原理
人工智能
魏祖潇1 小时前
别问哪个 AI 工具最好——我换了一圈才想明白的几件事
人工智能
齐翊1 小时前
怎么确认 AI 看懂了你的提示词?
人工智能·github·ai编程
饼干哥哥2 小时前
Reddit VOC调研太慢?搭一个AI专家团队半小时洞察任何品类|以猫用饮水机为例
人工智能·算法·ai编程
以和为贵2 小时前
前端也能搞懂 RAG:用 JS 手写一条最小检索增强链路
前端·人工智能·面试
武子康3 小时前
调查研究-192 AI Agent 之间也需要“信任“:把多 Agent 信任变成可测指标
人工智能·openai·agent