SGLang：开源大模型高性能推理框架，原生支持结构化生成与多硬件适配

一、SGLang是什么

SGLang全称为Structured Generation Language（结构化生成语言），是一款专为大语言模型（LLM）和多模态模型设计的高性能开源推理服务框架，由CMU、UC Berkeley联合研发，LMSYS托管维护，是GitHub增速最快的大模型推理框架之一。

该框架的核心定位是解决传统大模型推理过程中的三大核心痛点：一是多轮对话、工具调用等场景下的KV缓存重复计算，导致算力浪费和延迟过高；二是结构化输出需额外后处理，JSON、函数调用等格式生成的稳定性和效率低；三是开发门槛高，复杂LLM应用需编写大量胶水代码，且资源利用率低。

SGLang将高性能推理引擎与声明式编程模型深度融合，既实现了与vLLM持平甚至更优的吞吐性能，又通过类Python的DSL（领域特定语言）让开发者用几行代码即可实现约束生成、多智能体协作等高级功能，同时支持从单GPU到大规模分布式集群的灵活部署，兼容OpenAI API，可让老业务零成本迁移，目前已被xAI、AMD、NVIDIA、美团、阿里云等企业和机构采用，日均处理万亿级Token，是兼顾开发效率与运行性能的一站式LLM推理服务解决方案。

二、SGLang功能特色

SGLang围绕“低延迟、高吞吐、易开发、广兼容”的核心目标设计，相比传统大模型推理框架，其功能特色体现在五大核心方面，且在关键性能指标上表现优异：在A10G上推理Llama-3-8B时，吞吐可达180+ tokens/s，多轮对话场景下KV缓存命中率提升3~5倍，平均延迟下降超40%。

1. 极致的推理性能，资源利用率拉满

内置多种性能优化机制，可最大化发挥硬件算力，无论是单卡轻量部署还是分布式集群部署，都能实现低延迟、高吞吐量的推理效果。支持连续批处理、预填充-解码解耦，动态合并用户请求，让GPU利用率大幅提升；创新的缓存机制可有效减少重复计算，在多轮对话、长上下文推理等场景下性能优势尤为突出。

2. 原生结构化生成，无需额外后处理

将结构化生成作为框架“一等公民”，无需定义额外Schema，通过简单参数即可实现JSON、函数调用、XML等格式的精准生成。基于正则表达式的约束解码技术，在token生成阶段实时校验，确保输出100%符合指定格式，彻底解决传统框架生成格式不合法、需正则/二次解析的问题，错误率下降90%。

3. 全栈兼容，模型与硬件无门槛适配

模型层面，兼容Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、Gemma等几乎所有主流语言模型，同时支持e5-mistral等嵌入模型、Skywork奖励模型、WAN/Qwen-Image等多模态模型，可直接对接Hugging Face模型库；硬件层面，支持NVIDIA GPU（GB200/B300/H100/A100）、AMD GPU（MI355/MI300）、Intel Xeon CPU、Google TPU、华为昇腾NPU等，同一套代码可透明切换硬件。

4. 极简开发体验，大幅降低编码成本

提供声明式Python DSL编程范式，通过gen()、select()等原生原语即可表达复杂的生成逻辑，搭配@function装饰器可将Python函数直接编译为高效执行图。相比传统框架，实现相同功能的代码量可减少60%，即使是零基础开发者也能快速上手构建LLM应用，同时支持流式响应、异步调用等常用功能。

5. 完善的分布式与工程化能力

支持张量/流水线/专家/数据并行等多种分布式推理方式，可轻松部署千亿级大模型；内置Prometheus监控集成，可实时监控吞吐量、延迟、缓存命中率等关键指标；提供Docker镜像构建方案，支持多架构（x86/ARM64）、多CUDA版本，同时兼容OpenAI API和Ollama API，工程化落地能力完善。

三、SGLang技术细节

SGLang的高性能和易用性，源于其底层核心的技术创新和架构设计，其中RadixAttention基数树KV缓存、约束解码结构化生成、DSL+运行时前后端分离架构是三大核心技术，也是其与传统推理框架的核心差异。

1. RadixAttention：基数树实现KV缓存跨请求复用

KV缓存是大模型推理的核心机制，用于避免重复计算已生成的Token，但传统框架中每个请求独立维护KV缓存，即使多个请求有相同的prompt前缀，也无法共享，导致多轮对话、批量请求场景下大量重复计算。

SGLang创新引入RadixAttention技术，采用基数树（Radix Tree） 数据结构组织所有请求的KV缓存，将所有请求的prompt前缀构建成一棵共享的基数树：当新请求到来时，系统会自动匹配最长公共前缀，直接复用已计算的KV缓存，仅对新增Token进行前向传播。例如两个用户分别询问“北京天气怎么样”和“上海天气怎么样”，其前缀“天气怎么样”的KV缓存可完全复用，这一机制让多轮对话场景下KV缓存命中率提升至80%以上，首Token延迟降低40%。

2. 约束解码：从生成阶段实现结构化输出

传统框架的结构化输出需先让模型自由生成文本，再通过正则、解析器进行后处理，不仅增加开发成本，还容易出现格式错误。SGLang采用正则表达式驱动的约束解码技术，在Token生成阶段就实时检查每个候选Token，确保最终输出严格符合指定格式（如JSON、函数调用参数）。

该过程无需额外算力开销，开发者仅需通过json=True等简单参数即可实现结构化生成，框架会自动处理引号转义、字段缺失等边界情况，输出结果可直接对接数据库、API接口，无需后端校验和修复逻辑。

3. 前后端分离：DSL前端+高性能运行时后端

SGLang采用“前端DSL编程层+后端高性能运行时层” 的解耦架构，实现了开发灵活性与执行效率的统一：

• 前端：提供简洁的Python DSL编程接口，开发者可像写普通Python代码一样定义LLM应用的逻辑，支持循环、条件判断、工具调用、并行生成等复杂操作，无需关注底层硬件和调度细节；

• 后端：专注于性能优化，包含零开销CPU调度、分页注意力、量化推理（FP4/FP8/INT4/AWQ/GPTQ）、多LoRA批处理等核心能力，同时实现了预填充-解码解耦，将计算密集的预填充阶段与内存密集的解码阶段分离，在64K长文本场景下可大幅提升推理效率。

4. 连续批处理与智能调度：最大化硬件利用率

SGLang内置无碎片内存池和智能请求调度器，支持连续批处理技术：系统会动态收集和合并待处理的用户请求，根据硬件资源情况合理分配计算任务，避免GPU空闲；同时支持CUDA Graph编译优化，可加速小批量推理场景，让硬件算力得到充分利用，在高并发场景下的吞吐量远高于传统框架。

四、SGLang应用场景

SGLang的性能优势和功能特性使其能适配工业级大规模部署、科研快速验证、轻量应用开发等多种场景，覆盖自然语言处理、多模态开发、智能体构建等多个领域，以下是其最典型的五大应用场景：

1. 智能客服与多轮对话机器人

在电商、金融、政务等领域的智能客服场景中，用户对话具有明显的上下文关联性，SGLang的RadixAttention技术可实现KV缓存高效复用，大幅降低多轮对话的延迟和算力消耗。同时原生的结构化生成能力可快速实现用户意图识别、工单信息提取，将结果直接以JSON格式输出到业务系统，无需额外解析，提升客服处理效率。典型案例为Chatbot Arena，通过SGLang将日活千万级对话的平均延迟从1.8s降至0.6s。

2. 企业级LLM API服务与工具调用

企业搭建自有大模型API服务时，对性能、稳定性和兼容性要求高，SGLang可快速搭建低延迟、高吞吐的API服务，且兼容OpenAI API，老业务可零成本迁移。同时其select()原语可实现确定性的工具路由，让大模型精准调用搜索、天气、支付等外部工具，适合构建企业级智能助手、办公自动化系统。

3. RAG与长上下文推理

在知识库问答、文档分析等RAG场景中，常需处理万字以上的长文本上下文，SGLang支持分块预填充、分层稀疏注意力，可突破GPU显存瓶颈，实现128K甚至百万级Token的长上下文推理，同时通过KV缓存复用减少长文本的重复计算，让RAG系统的响应速度和资源利用率大幅提升。阿里云PAI基于SGLang实现了一键镜像5分钟拉起128K长文本API服务。

4. 多模态应用开发

SGLang不仅支持语言模型，还兼容WAN、Qwen-Image等扩散模型和多模态模型，可实现文本、图像的联合推理，适合开发图文生成、图像理解、跨模态检索等应用，同时其高性能推理引擎可让多模态模型的生成速度和吞吐性能得到优化。

5. 科研与模型快速验证

对于科研人员而言，SGLang的极简开发体验可大幅缩短模型验证的周期，无需编写复杂的推理代码，即可快速实现新模型、新算法的推理测试；同时框架支持多种量化方式和分布式推理，可在有限的硬件资源下完成大模型的性能测试和调优，是大模型科研的高效工具。

6. 工业级大规模分布式部署

对于千亿级、万亿级大模型（如Llama-3-405B、DeepSeek-V3），SGLang支持张量/流水线/专家并行等多种分布式推理方式，可在96张H100 GPU上实现大规模部署，同时支持MoE模型的高效推理，美团搜推基于SGLang的SpecForge投机解码技术，实现GPU成本年省3000万元。

五、SGLang使用方法

SGLang的使用流程简洁，支持本地安装部署和服务端+客户端两种使用方式，要求基础环境为Linux/WSL2、Python3.10+、CUDA≥12.1（GPU部署），以下为官方推荐的快速上手步骤，包含环境准备、安装、服务启动和核心功能示例。

1. 环境准备

• 操作系统：Linux / WSL2（暂不支持纯Windows）

• Python版本：3.10及以上

• 硬件依赖：GPU显存≥20GB（部署Llama-3-8B等轻量模型）；CUDA≥12.1（NVIDIA GPU）/ ROCm（AMD GPU）/ CANN（昇腾NPU）

• 可选：提前安装PyTorch，确保与CUDA版本匹配

2. 安装SGLang

通过pip即可完成快速安装，默认安装包含CUDA优化内核的版本，如需安装完整依赖（支持多模型、多模态），可安装全量版本：

# 基础版安装
pip install sglang
# 全量版本安装，支持所有模型和功能
pip install "sglang(all)"

安装完成后，可通过以下命令验证安装成功：

import sglang as sgl
print(sgl.__version__)

3. 启动推理服务

SGLang采用服务端+客户端的架构，先通过launch_server模块启动后端推理服务，支持单卡、多卡分布式部署，以下为单卡部署Llama-3-8B的示例：

python -m sglang.launch_server \
 --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ # 模型名/本地模型路径
 --host 0.0.0.0 \ # 绑定地址，0.0.0.0支持外部访问
 --port 30000 \ # 服务端口
 --tp-size 1 \ # 张量并行数，单卡设为1
 --enable-radix-cache # 显式启用RadixAttention缓存（部分版本默认开启）

4. 核心功能使用示例

服务启动后，可通过客户端调用SGLang的核心功能，以下为最常用的基础文本生成、原生JSON结构化生成、工具路由示例，代码简洁且易扩展。

（1）基础文本生成

通过@function装饰器定义生成函数，搭配gen()原语实现文本生成，无需构造复杂prompt，直接调用即可获取结果：

from sglang import function, gen, set_default_backend, Runtime
# 连接后端服务
runtime = Runtime(model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", port=30000)
set_default_backend(runtime)
# 定义生成函数
@function
def simple_qa(s, question):
  s += "Q: " + question + "\nA: "
  s += gen("answer", max_tokens=100) # 生成答案，限制最大Token数
  return s("answer")
# 调用函数
result = simple_qa.run(question="什么是光合作用？")
print(result)

（2）原生JSON结构化生成

仅需添加json=True参数，即可实现100%合法的JSON生成，结果直接为字典类型，无需后处理：

@function
def extract_user_info(s, text):
  s += f"从以下文本提取用户信息，输出JSON格式：{text}\n"
  s += gen("info", json=True) # 开启JSON结构化生成
  return s("info")
# 调用
user_info = extract_user_info.run(text="张三，30岁，北京人，邮箱zhangsan@example.com")
print(user_info["name"]) # 直接获取字典字段，输出：张三

（3）工具路由与确定性选择

通过select()原语实现确定性的多选项选择，让大模型精准调用外部工具，比提示词约束更可靠：

@function
def route_tool(s, query):
  s += f"用户请求：{query}\n请选择要调用的工具，仅输出工具名：\n"
  tool = select("tool", ("search_web", "get_weather", "send_email")) # 定义可选工具
  s += tool
  return tool
# 调用
tool_name = route_tool.run(query="明天上海的天气怎么样？")
print(tool_name) # 输出：get_weather

六、相关链接

1. GitHub仓库：https://github.com/sgl-project/sglang

2. 官方文档：https://docs.sglang.io/

3. 官方博客：https://lmsys.org/blog/

七、总结

SGLang作为一款面向大模型和多模态模型的高性能开源推理框架，以RadixAttention基数树KV缓存、约束解码结构化生成、DSL+运行时前后端分离为核心技术，成功解决了传统大模型推理中的重复计算、结构化输出难、开发门槛高、资源利用率低等痛点，实现了低延迟、高吞吐量的推理效果，同时兼具模型与硬件的全栈兼容性、极简的开发体验和完善的分布式工程化能力，其代码量比传统框架减少60%，在多轮对话场景下KV缓存命中率提升3~5倍，平均延迟下降超40%，可无缝部署于单GPU到大规模分布式集群，兼容OpenAI API让老业务零成本迁移。该框架已在全球超40万GPU上落地，被xAI、NVIDIA、美团、阿里云等众多企业和机构采用，广泛应用于智能客服、RAG长上下文推理、多模态开发、企业级API服务、科研模型验证等场景，既满足了工业级大规模部署的性能和稳定性要求，又降低了中小开发者和科研人员的LLM应用开发门槛，是一款兼顾实用性、易用性和扩展性的大模型推理引擎，成为当前大模型推理领域的主流开源项目之一。