SGLang框架入门教程：从安装到基本用法详解

SGLang框架入门教程：从安装到基本用法详解

SGLang框架是一款面向大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的高性能推理框架，它通过RadixAttention技术实现高效前缀缓存，让模型交互更快更可控。咱们直接开始，从安装到基本用法，一步步跑通。

第一步：安装SGLang框架

安装其实挺简单的，你只需要在终端里运行pip install sglang[all]命令就行。这会把SGLang框架及其依赖全部装好，包括后端运行时和前端语言支持。如果你只想装核心组件，可以用pip install sglang，但建议用[all]选项，免得后面缺东西报错。装东西。装完后，运行完事后，运行python -c "import sglang"验证一下，没报错，确认没报错，这就说明装好了。

第二步：启动服务并发送请求

装好后，咱们启动一个本地服务。在终端输入python -m sglang.launch_server --model-path /path/to/your/model --port 30000，把/path/to/your/model换成你下载的模型路径，比如Qwen或Llama的本地目录。服务启动后，你会看到类似“Server started at http://localhost:30000”的提示。这时，你可以用OpenAI兼容API来发送请求，比如用curl命令：curl http://localhost:30000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "default", "messages": [{"role": "user": "user", "content": "你好"}]}'。是不是很简单？

第三步：掌握基本用法与采样参数

SGLang框架支持多种调用方式，包括OpenAI兼容API、Ollama兼容API和离线引擎API。你可以在代码里用from sglang import function装饰器来定义推理逻辑，比如@function def chat(s, prompt): s += system("你是一个助手") s += user("讲个笑话")。然后调用chat.run()就能得到结果。采样参数也很关键，比如temperature控制随机性，top_p控制核采样，你可以在请求里设置这些参数来调整输出。没错，这些参数直接决定了模型回答的风格。

总结要点

安装SGLang框架用pip install sglang[all]一步到位；启动服务时指定模型路径和端口；基本用法通过OpenAI兼容API或原生API发送请求，并调整采样参数控制输出。这套流程跑下来，你就能在本地快速体验大模型推理了。为什么推荐SGLang？因为它真的快，RadixAttention技术让前缀缓存效率极高，并发调用时优势更明显。赶紧试试吧！