SGLang 0.4.4 企业级推理加速框架

SGLang 是一个专为高效部署大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）设计的开源框架，其核心优势在于优化的后端运行时和灵活的前端交互能力，支持多种性能优化技术（如张量并行、数据并行、量化等），在推理速度和资源利用率上表现优于传统工具（如vLLM）。
 

 
官方建议跑满血版本 Deepseek V3 的硬件要求。
 
开源项目地址：https://github.com/sgl-project/sglang
 

核心特性

 
高性能后端
 

 
多模态与模型兼容性
 

 
灵活的前端接口
 

环境要求

 
Python 3.8+（推荐 Python 3.12，与 SGLang 兼容性最佳）
CUDA 11.8 或更高版本（若使用 NVIDIA GPU）
 

安装方法

 
1.创建虚拟环境
 

conda create -n sglang python=3.12
conda activate sglang

 
2.安装 SGLang 0.4.3 及核心依赖
 

pip install sglang==0.4.3 vllm sgl_kernel

 
3.处理FlashInfer依赖
 
FlashInfer 是 SGLang 的优化组件，需手动安装预编译包：
 
访问 FlashInfer 官网，根据 CUDA 版本下载对应的 .whl 文件（如 flashinfer-0.2.0.post1+cu124torch2.4-cp312-cp312-linux_x86_64.whl）。
 
安装时避免自动安装冲突的 PyTorch 版本：
 

pip install flashinfer-*.whl --no-deps

 
4.验证安装
 

python -c "import sglang; print(sglang.__version__)"

 
# 输出应为：0.4.3
 
5.启动 SGLang 服务

# 启动服务并加载模型（示例使用 Llama-3-70B）
python -m sglang.launch_server \
  --model-path meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct \
  --port 8123 \
  --tp 4  # 根据 GPU 数量调整张量并行数