基于 SGLang 部署 Qwen2.5 7B 模型

本文将详细介绍如何使用 SGLang 快速部署 Qwen2.5 7B 模型，并深入探讨 SGLang 的关键性能优化技术，以及预期可以达到的延迟和吞吐量。

1. SGLang 框架介绍

SGLang 旨在解决 LLM 服务中的核心挑战：

• 高延迟： LLM 推理通常需要较长的计算时间，导致响应延迟高。
• 低吞吐量： 由于计算资源有限，LLM 服务难以同时处理大量请求。
• 复杂编程： 编写高效的 LLM 服务程序通常需要深入了解底层系统和并行计算。

SGLang 通过以下几个关键创新来解决这些问题：

• **RadixAttention：**一种新的注意力机制, 通过将key和value张量组织成树状结构（基数树）来实现更有效的内存访问. 从而减少内存占用和计算时间。
• 连续批处理 (Continuous Batching)： 传统批处理需要等待一批请求都完成后才能开始处理，SGLang 的连续批处理允许新的请求随时加入正在处理的批次中，从而减少等待时间，提高吞吐量。
• 混合推理 (Speculative Decoding + Tree-based Decoding)：