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简介

SGLang、vLLM和YaRN在大语言模型中的应用场景和功能特点有所不同，具体如下：

• SGLang
  • 定位：是一种专为大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）设计的高效服务框架。
  • 核心特点：通过优化前端和后端语言的协同设计，提升与模型的交互速度和可控性。前端语言灵活，原生支持Python语法，提供多种原语和控制机制；后端运行时使用RadixAttention技术实现前缀缓存和跳跃式解码，支持多种量化技术、并行处理，集成了FlashInfer内核，推理速度快，在NVIDIA和AMD GPU上表现优异，支持多节点并行计算和分布式部署。
  • 适用场景：适用于图像生成、视频处理等多模态任务，以及代理控制、逻辑推理、小样本学习等复杂任务，特别适合需要低延迟和高吞吐的应用场景，如实时对话系统或大规模分布式部署。
• vLLM
  • 定位：是一个专为大规模语言模型推理优化的服务框架和推理引擎，由加州大学伯克利分校计算机系统研究团队开发。
  • 核心特点