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vLLM 和 SGLang 是两个近年来备受关注的开源项目

news 2025/9/18 10:33:48

在大模型（Large Language Models, LLM）领域，vLLM 和 SGLang 是两个近年来备受关注的开源项目，它们都致力于提升大语言模型的推理效率和部署能力，但侧重点和技术路径有所不同。下面是对这两个项目的详细解释：

一、vLLM（Vectorized Large Language Model）

1. 简介

vLLM 是由加州大学伯克利分校（UC Berkeley）团队开发的一个高效的大语言模型推理和服务框架。它的核心目标是：显著提升大模型推理的吞吐量和降低延迟，尤其适用于高并发场景下的生产部署。

GitHub 地址：https://github.com/vllm-project/vllm

2. 核心技术：PagedAttention

vLLM 最大的创新在于提出了 PagedAttention，灵感来自操作系统中的虚拟内存和分页机制。

传统 Transformer 推理中，KV Cache（Key-Value 缓存）占用大量显存，且难以高效管理。
PagedAttention 将 KV Cache 分成多个“页面”（page），允许非连续存储，并支持不同请求之间共享和灵活调度。
这种方式大幅提升了显存利用率，减少了内存碎片，从而可以服务更多并发请求。

3. 主要优势

特性	描述
高吞吐量	比 Hugging Face Transformers 快 24 倍以上
显存高效	利用 PagedAttention 减少显存浪费
易于集成	支持与 Hugging Face 模型无缝对接
支持多GPU	支持张量并行和分布式推理
生产就绪	提供 OpenAI 兼容 API，便于部署

4. 使用场景

大模型在线推理服务（如聊天机器人、API 服务）
高并发请求处理
成本敏感的云部署环境

二、SGLang（Structured Generation Language）

1. 简介

SGLang 是一个用于高效结构化生成（structured generation） 的领域特定语言（DSL）和运行时系统，同样由 UC Berkeley 团队开发，旨在简化复杂生成任务的编写与优化。

GitHub 地址：https://github.com/sgl-project/sglang

注意：SGLang 名称中的 “Lang” 指的是它是一种编程语言/DSL，而不是指“语言模型”。

2. 核心理念

传统的 LLM 推理是自由文本生成，但在实际应用中，我们经常需要：

输出 JSON 结构
强制遵循语法（如 Python 代码）
多跳推理（multi-hop reasoning）
工具调用（tool use）、思维链（Chain-of-Thought）

SGLang 提供了一种简洁的语法来描述这些复杂的生成流程，并通过编译器优化和运行时调度来加速执行。

3. 核心特性

特性	描述
结构化生成	支持正则表达式、JSON schema、语法约束等引导生成
控制流支持	在生成过程中嵌入 if/for/函数调用等逻辑
多步推理抽象	可定义“思考→检索→输出”等复杂流程
高性能运行时	支持 vLLM 后端，实现高速推理
编程接口友好	Python 装饰器风格 API，易于使用

4. 示例代码（SGLang）

import sglang as sgl@sgl.function
def multi_hop_question(question):reason = sgl.gen("reason", max_tokens=256)final_answer = sgl.gen("answer", max_tokens=128)return reason, final_answer# 调用
state = multi_hop_question.run(question="谁写了《红楼梦》？")

5. 使用场景

复杂 Prompt 工程自动化
Agent 系统开发（如 AutoGPT 类应用）
数据提取、表单填充、代码生成等结构化输出任务
构建可编程的 AI 流程

三、vLLM vs SGLang：对比总结

维度	vLLM	SGLang
定位	高性能推理引擎	结构化生成编程框架
核心技术	PagedAttention（显存优化）	DSL + 编译优化 + 运行时调度
关注点	吞吐量、延迟、显存效率	生成逻辑表达、控制流、结构化输出
是否可独立使用	✅ 可作为推理服务器独立部署	✅ 可独立运行，但常配合 vLLM 使用
后端支持	自研推理引擎	支持多种后端（包括 vLLM、HuggingFace）
编程抽象	低层（API 调用）	高层（函数式 DSL）

🔥 协同关系：SGLang 可以将 vLLM 作为其底层推理后端，从而同时获得 高性能推理能力 和 高级编程抽象能力。

四、典型应用场景组合

用户请求↓
SGLang（解析流程：思考 → 检索 → 输出）↓
调用 vLLM 进行高速推理（利用 PagedAttention 处理并发）↓
返回结构化结果（如 JSON）

例如构建一个智能客服 Agent：

使用 SGLang 定义对话逻辑、调用知识库、生成结构化响应；
底层使用 vLLM 加速每个步骤的模型推理。

五、总结

项目	关键词	一句话概括
vLLM	高性能、PagedAttention、推理加速	让大模型推理更快更省显存
SGLang	结构化生成、DSL、流程控制	让复杂 AI 逻辑更容易编写和执行

两者代表了大模型工程化的两个重要方向：