Что это такое?
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для раздачи (serving) больших языковых моделей и мультимодальных моделей, созданный для низколатентного инференса с высокой пропускной способностью: от одного GPU до больших распределённых кластеров.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для раздачи (serving) больших языковых моделей и мультимодальных моделей, созданный для низколатентного инференса с высокой пропускной способностью: от одного GPU до больших распределённых кластеров.Это модель или движок, который запускает модели?Это фреймворк/рантайм для раздачи моделей (движок инференса), который вы разворачиваете, чтобы обслуживать существующие модели. Сам по себе он не является моделью и совместим с большинством моделей Hugging Face и API в стиле OpenAI.
Это фреймворк/рантайм для раздачи моделей (движок инференса), который вы разворачиваете, чтобы обслуживать существующие модели. Сам по себе он не является моделью и совместим с большинством моделей Hugging Face и API в стиле OpenAI.Как его запустить?Следуйте разделам 'Install SGLang' и 'Quick Start' в README, чтобы установить пакет и запустить сервер для выбранной вами модели.
Следуйте разделам 'Install SGLang' и 'Quick Start' в README, чтобы установить пакет и запустить сервер для выбранной вами модели.Какое железо нужно, чтобы его запустить?Нужен поддерживаемый ускоритель: SGLang работает на GPU NVIDIA (GB200/B300/H100/A100/Spark/5090), GPU AMD (MI355/MI300), процессорах Intel Xeon, TPU от Google или NPU Ascend.
Нужен поддерживаемый ускоритель: SGLang работает на GPU NVIDIA (GB200/B300/H100/A100/Spark/5090), GPU AMD (MI355/MI300), процессорах Intel Xeon, TPU от Google или NPU Ascend.Это для ноутбука или для промышленных развёртываний?Он создан для серьёзных нагрузок по раздаче моделей: его используют в продакшене, где он генерирует триллионы токенов в день, и он масштабируется от одного GPU до больших кластеров с несколькими GPU, с разнесённым prefill/decode и expert parallelism, так что для максимальной отдачи нужна реальная GPU-инфраструктура.
Он создан для серьёзных нагрузок по раздаче моделей: его используют в продакшене, где он генерирует триллионы токенов в день, и он масштабируется от одного GPU до больших кластеров с несколькими GPU, с разнесённым prefill/decode и expert parallelism, так что для максимальной отдачи нужна реальная GPU-инфраструктура.Кто на самом деле использует SGLang в продакшене?Его применяют крупные AI-лаборатории, облачные провайдеры и исследовательские институты, включая xAI, NVIDIA, AMD, Microsoft Azure, AWS, LinkedIn, Cursor, Google Cloud, MIT, Stanford, Alibaba и Tencent. Кроме того, его используют как бэкенд для развёртывания (rollout) во фреймворках для RL и пост-обучения.
Его применяют крупные AI-лаборатории, облачные провайдеры и исследовательские институты, включая xAI, NVIDIA, AMD, Microsoft Azure, AWS, LinkedIn, Cursor, Google Cloud, MIT, Stanford, Alibaba и Tencent. Кроме того, его используют как бэкенд для развёртывания (rollout) во фреймворках для RL и пост-обучения.Что делает SGLang быстрым по сравнению с другими серверами LLM?Его основной механизм RadixAttention обеспечивает эффективное кэширование префиксов. Это сочетается с планировщиком на CPU с нулевыми накладными расходами, разнесением prefill и decode, speculative decoding, continuous batching, paged attention и многоуровневым параллелизмом (tensor/pipeline/expert/data).
Его основной механизм RadixAttention обеспечивает эффективное кэширование префиксов. Это сочетается с планировщиком на CPU с нулевыми накладными расходами, разнесением prefill и decode, speculative decoding, continuous batching, paged attention и многоуровневым параллелизмом (tensor/pipeline/expert/data).Какие модели можно с ним раздавать?Он поддерживает широкий набор языковых моделей (Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, GPT, Gemma, Mistral), модели для эмбеддингов и reward-моделей, а также диффузионные модели вроде WAN и Qwen-Image, и его легко расширить на новые модели.
Он поддерживает широкий набор языковых моделей (Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, GPT, Gemma, Mistral), модели для эмбеддингов и reward-моделей, а также диффузионные модели вроде WAN и Qwen-Image, и его легко расширить на новые модели.Умеет ли SGLang что-то кроме инференса?Да, его также используют как проверенный бэкенд для развёртывания в обучении с подкреплением и пост-обучении, с нативными интеграциями, которые применяют такие фреймворки, как AReaL, Miles, slime, Tunix и verl.
Да, его также используют как проверенный бэкенд для развёртывания в обучении с подкреплением и пост-обучении, с нативными интеграциями, которые применяют такие фреймворки, как AReaL, Miles, slime, Tunix и verl.What are similar projects?vllm, tokenspeed, LoongForge, TensorRT-LLM, ktransformers, FreeToken, project-maya, verl
vllm, tokenspeed, LoongForge, TensorRT-LLM, ktransformers, FreeToken, project-maya, verl