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python 做下载网站,wordpress笑话主题,wordpress怎么安装访问不了,抖音分销系统开发vLLM SGLang 双引擎实战#xff1a;推理速度提升 3 倍以上的背后 在大模型落地加速的今天#xff0c;一个现实问题始终困扰着开发者#xff1a;如何在有限算力下#xff0c;让 LLM 推理既快又稳#xff1f;尤其是在高并发场景中#xff0c;传统 PyTorch 推理常因显存爆…vLLM SGLang 双引擎实战推理速度提升 3 倍以上的背后在大模型落地加速的今天一个现实问题始终困扰着开发者如何在有限算力下让 LLM 推理既快又稳尤其是在高并发场景中传统 PyTorch 推理常因显存爆炸、批处理僵化而“卡壳”。面对这一挑战vLLM和SGLang的出现像两股技术清流重新定义了高效推理的可能性。更令人振奋的是魔搭社区推出的ms-swift框架将这两大引擎无缝集成构建出一条从训练到部署的完整通路。实测表明在相同硬件条件下启用 vLLM 或 SGLang 后端推理吞吐可提升3 倍以上部分场景甚至达到 5 倍。这不是理论数字而是已在金融客服、科研助手等真实业务中验证的效果。那么它们究竟强在哪里我们不妨从最核心的瓶颈——显存管理说起。显存困局与 PagedAttention 的破局之道Transformer 解码过程中每生成一个 token 都需要缓存 Key 和 Value 向量KV Cache。随着序列增长这部分显存占用线性上升且由于请求长度不一极易产生大量碎片。比如两个请求分别生成 128 和 512 个 token系统往往要按最长分配连续空间造成“小请求浪费大块显存”的窘境。vLLM 的核心突破正是PagedAttention——它把 KV Cache 切成固定大小的“页”block就像操作系统管理内存一样实现离散存储与动态调度。这意味着不再依赖连续显存空闲 block 可即时回收复用不同长度请求能混合批处理极大提升 GPU 利用率。配合Continuous Batching连续批处理vLLM 能在解码中途插入新请求彻底打破静态 batch 的限制。以往必须等整批完成才能开始下一批现在只要 GPU 有空闲计算单元就能立刻塞进新任务流水线效率拉满。再加上定制化的 CUDA 内核优化vLLM 在 A10/A100 这类主流卡上表现尤为亮眼。官方 benchmark 显示相比原生 PyTorch其吞吐普遍提升 2~4 倍某些长文本场景甚至更高。使用方式也极为简洁from vllm import LLM, SamplingParams sampling_params SamplingParams(temperature0.7, top_p0.95, max_tokens200) llm LLM(modelmeta-llama/Llama-2-7b-chat-hf, tensor_parallel_size1) prompts [ 请解释什么是机器学习, 写一首关于春天的诗 ] outputs llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: print(fGenerated: {output.outputs[0].text})几行代码即可启动高性能服务。LLM类自动处理模型加载、分页调度和并行执行开发者无需关心底层细节。对于追求高吞吐、低延迟的纯文本生成任务如营销文案批量产出、代码补全、摘要生成等vLLM 几乎是首选方案。但如果你面对的是更复杂的逻辑链比如需要先分析再决策的 Agent 流程仅靠 vLLM 就显得力不从心了。当推理变成“编程”SGLang 如何驾驭复杂流程有些任务不能靠一次 prompt 解决。例如典型的 Chain-of-ThoughtCoT推理“先一步步分析问题再得出结论”或是图文问答中先识别图像内容、再结合文字提问。这类场景要求模型状态可维护、生成步骤可编排。这正是 SGLang 的主场。它不像 vLLM 专注单机性能榨干而是着眼于结构化生成控制流与多模型协同能力。你可以把它理解为“为 LLM 推理设计的编程语言”。SGLang 支持if、loop、goto等控制语句并通过sgl.function定义带状态的函数。每个sgl.gen调用都是一个可追踪的节点前序输出可直接用于后续步骤上下文自动延续。举个例子import sglang as sgl sgl.function def multi_step_reasoning(question): rationale sgl.gen(rationale, f请逐步分析问题{question}\n推理过程, max_tokens100) answer sgl.gen(answer, f根据上述推理请给出最终答案。\n问题{question}\n答案, max_tokens50) return rationale \n\n answer result multi_step_reasoning.run(question如果今天下雨明天会晴吗) print(result)这段代码看似简单背后却实现了真正的“状态保持”。第一次调用生成的推理路径会被缓存第二次调用时无需重复编码视觉或文本特征直接进入融合阶段。这种机制特别适合多跳问答Multi-hop QA自主 Agent 工作流OCR NLP 联合推理推测解码Speculative Decoding值得一提的是SGLang 还支持推测解码——用一个小模型快速预猜多个 token再由大模型批量验证。若猜测正确相当于一次解码输出多个结果速度成倍提升。这对长文本生成尤其有价值。此外SGLang 原生支持分布式部署可通过 Tensor Parallelism 和 Pipeline Parallelism 横向扩展至多卡甚至多节点。虽然在单机吞吐上略逊于 vLLM但在复杂任务调度和跨设备协同方面优势明显。ms-swift统一入口自由切换后端真正让 vLLM 和 SGLang 发挥威力的是它们被整合进ms-swift这一全链路框架之中。ms-swift 不只是一个推理工具它覆盖了模型下载、微调、量化、部署全流程目前已支持超 600 个纯文本模型和 300 多个多模态模型。其架构设计清晰灵活------------------- | 用户接口层 | | - CLI / Web UI | | - OpenAI API | ------------------ | v ------------------- | ms-swift 核心引擎 | | - 模型加载 | | - 任务调度 | | - 插件管理 | ------------------ | ----------------- | | | v v v ------- -------- -------- | vLLM | | SGLang | | LMDeploy| | (高吞吐)| |(结构化) | | (华为) | ------- -------- -------- | v ---------------------------- | 底层硬件 | | - A10/A100/H100/NPU/MPS | ----------------------------用户只需一条命令即可指定后端# 使用 vLLM 加速纯文本模型 python swift infer \ --model_type llama-7b \ --infer_backend vllm \ --gpus 1 # 切换至 SGLang 处理多模态任务 python swift infer \ --model_type qwen-vl \ --infer_backend sglang \ --tensor_parallel_size 2这样的设计带来了极大的灵活性你可以根据任务类型动态选择最优引擎而不必重构整个服务。以图文问答VQA为例当输入包含图像时系统会自动路由到 Qwen-VL 模型并启动 SGLang Runtime 执行三步流程图像编码 → 提取视觉特征文本编码 → 构建 prompt跨模态融合 → 生成回答整个过程在一个执行图中完成中间状态无需外部保存错误传播风险大大降低。相比之下传统做法往往是调用多个独立 API 拼接流程不仅延迟高还容易因网络波动导致失败。实战痛点破解从显存不足到微调闭环显存不够PagedAttention 让 70B 模型跑在双 A100 上曾有团队尝试部署 Llama-70B原生推理需 4×A100 80GB 才能勉强运行成本高昂。改用 vLLM 后得益于 PagedAttention 对 KV Cache 的压缩显存占用减少 60% 以上最终在 2×A100 上稳定运行推理延迟控制在 200ms 以内。关键配置如下python swift infer \ --model_type llama-70b \ --infer_backend vllm \ --gpus 2 \ --enable_chunked_prefill # 支持超长输入分块填充--enable_chunked_prefill是处理长 prompt 的利器避免因单次 attention 计算过大导致 OOM。微调后无法加速ms-swift 实现 LoRA AWQ vLLM 全流程闭环另一个常见误区是“我做了 LoRA 微调就不能用 vLLM 加速了。” 其实不然。ms-swift 提供了完整的微调-量化-推理链条# 1. LoRA 微调 python swift train_lora \ --model_type llama-7b \ --dataset alpaca-en # 2. 导出为 AWQ 量化模型 python swift export_model \ --model_type llama-7b-lora \ --quant_method awq # 3. 使用 vLLM 加速推理 python swift infer \ --model_type llama-7b \ --quant_method awq \ --infer_backend vllm整个流程自动化程度高最终得到的模型既能保留微调后的领域知识又能享受 vLLM 的高速解码。某企业客户据此在消费级 RTX 4090 上成功部署专属客服模型总体成本下降 70%响应速度反超云端通用模型。复杂逻辑难编排SGLang 让 Agent 流程变得可读可控过去实现 CoT 推理开发者常需手动拆分 prompt、维护 session 状态、处理异常重试代码冗长且易出错。现在只需声明式地写出逻辑步骤SGLang 自动完成上下文管理与调度。更重要的是这些流程具备可观测性——你可以查看每一步的中间输出便于调试与审计。这对于金融、医疗等对可解释性要求高的行业尤为重要。如何选型工程实践中的几点建议面对 vLLM 与 SGLang不必非此即彼关键是匹配场景优先选 vLLM场景高并发文本生成、API 服务、低延迟响应优势极致吞吐、易用性强、消费级 GPU 友好推荐硬件A10、A100 单卡或双卡优先选 SGLang场景Agent 工作流、多跳推理、图文联合处理、推测解码优势结构化控制、多模型协作、分布式扩展推荐硬件≥2×A100支持 Tensor Parallelism特殊需求考虑 LMDeploy若使用昇腾 NPU 或需兼容百川、通义千问特定优化可选用 LMDeploy 后端。其他实用建议生产环境务必开启--enable_chunked_prefillvLLM防止长输入崩溃对交互式应用设置合理的max_tokens和timeout避免资源被长时间占用监控 GPU 利用率与显存变化动态调整 batch size并非所有模型都支持双引擎需查阅 ms-swift 支持列表多模态模型目前主要由 SGLang 支持vLLM 尚未全面覆盖。结语高效推理的新范式正在形成vLLM 与 SGLang 代表了两种不同的技术哲学前者追求极致性能后者强调表达能力。而 ms-swift 的价值在于它没有强行统一二者而是提供了一个开放、弹性的平台让开发者可以根据业务需求自由选择。我们已经看到某金融客服系统接入 vLLM 后QPS 从 12 提升至 45延迟下降 68%某科研助手借助 SGLang 实现论文摘要→要点提取→问答生成的自动化 pipeline节省人工时间 80%更多中小企业利用 LoRA AWQ vLLM 组合在消费级显卡上完成专属模型部署。这些案例说明大模型推理正从“能不能跑”迈向“跑得多快、多稳、多智能”。未来随着自动后端选择、混合推理调度等机制的发展这套体系还将更加普惠。vLLM 与 SGLang 的双轮驱动或许就是通往高效 AI 服务的关键路径之一。