基于SGLang的推理服务业务实战部署方案（直接可用）

序言

模型推理服务部署，是大模型业务落地的最后一公里。推理服务的速度快慢、长期服务稳定性的好坏、峰值并发应对能力、分布式部署便捷程度和资源拓展灵活性，都是实际业务中关心的重点。

目前模型推理服务，已从刀耕火种的自研脚本时代，发展到依托vllm或SGLang等开源框架实现的第二阶段。vllm或SGLang等开源框架，对模型推理的速度提升、服务稳定性、峰值并发应对能力和分布式部署等能力均有较好实现，实际业务中（若不追求极致）基本可以直接使用其部署推理服务。

因此，本文将首先对比目前各主流推理框架，并给出选择依据。然后依托SGLang，给出一种业务实战场景下的服务部署方案。

主流推理框架对比（vllm V.S. SGLang）

1、vLLM：极致推理性能的“速度狂魔”

vLLM 由加州大学伯克利分校团队开发，核心目标是提升大模型推理的吞吐量，尤其适合高并发、批处理的场景。其招牌技术 PagedAttention，灵感来自操作系统的内存分页管理，通过动态管理 KV Cache 内存碎片，显著提高 GPU 利用率。实测中，vLLM 可将 70B 大模型的吞吐量提升 24 倍，且原生支持 HuggingFace 模型，几乎无需修改代码即可部署。

2、 SGLang：面向交互的“编程增强器”

SGLang 由清华和 UC 伯克利联合推出，主打复杂提示词（prompt）的灵活编排。它通过 RadixAttention 缓存技术、异步并行执行等设计，优化多轮对话、树状采样、外部函数调用等场景的编程体验。开发者可以用 Python 原生语法实现动态控制流（如循环、分支），特别适合智能体（Agent）、游戏 NPC 等需要状态管理的应用。

总结

总体而言，vLLM 在模型支持和应用生态方面具有优势，而 SGLang 在推理性能优化表现相对出色。但目前vLLM和SGLang的代码库已开始互相借鉴（如vLLM计划引入RadixAttention），实际性能上二者并无显著差异，唯有使用体验和工程师开发经验偏好上会有所区别。因此实际业务中，任选
一种即可。

SGLang Router：基于缓存感知负载均衡的数据并行路由实现方案

在实际业务场景中，如何合理利用多GPU资源实现高效推理服务，和基于业务规模实现灵活、且即时生效的在线减扩容，是生产级推理服务的关键。

SGLang Router是一个SGLang服务的数据并行（用户请求分发）路由器，可以充当生产级推理服务的总入口。SGLang Router启动一个OpenAI API格式的接口（API）服务，统一收集所有推理服务请求，并使用缓存感知负载均衡算法将收到的请求分发到不同的SGLang服务，使运行每个SGLang服务的硬件资源的工作负载相对均衡。在SGLang Router服务运行过程中，可以动态增/减SGLang服务数量，实现实时在线减扩容。具体实现方法如下：

1. 环境准备

#  安装服务
pip install sglang-router

使用上述命令安装sglang-router后，执行以下命令验证是否安装成功。执行命令后，若显示帮助文档，则说明验证成功。

#  验证服务安装成功
python -m sglang_router.launch_server --help
python