SGLang
Fast serving framework for LLMs and vision-language models.
- Star 数
- 37.2K
- Fork 数
- 9.6K
- 未关闭 Issue
- 5.7K
- 最近提交
- 2026-10-15
数据来自 GitHub API · 更新于 2026-10-15
SGLang 是什么？
SGLang is a high-performance serving engine with RadixAttention prefix caching, structured output and a frontend language for complex LLM programs. It is used in production by many AI labs.
主要功能
- RadixAttention prefix caching
- Fast structured (JSON) decoding
- OpenAI-compatible server
- Multi-GPU parallelism
系统要求
- 平台
- Linux · Docker
- 显卡
- NVIDIA or AMD data-center GPUs recommended
- Python
- 3.10+
如何安装 SGLang
根据项目 README 整理。开源项目更新很快，请以 GitHub 页面上的最新说明为准。
pip
- 1Install.
pip install --upgrade pip pip install "sglang[all]" - 2Launch a server.
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 30000
优势
- Excellent performance
- Great for structured outputs
不足
- Server-oriented
SGLang 替代品对比
| 软件 | Star 数 | 许可证 | 平台 | 显存 |
|---|---|---|---|---|
| SGLang Fast serving framework for LLMs and vision-language models. | 37.2K | Apache-2.0 | — | |
| vLLM High-throughput LLM serving engine with PagedAttention. | 93.8K | Apache-2.0 | — | |
| llama.cpp LLM inference in C/C++ — the engine behind most local AI apps. | 131.2K | MIT | — | |
| Ollama Get up and running with large language models locally. | 183.2K | MIT | — | |
| Jan Open-source ChatGPT-style desktop app that runs 100% offline. | 45K | AGPL-3.0 | — | |
| GPT4All Private, on-device chat with local document Q&A. | 77.4K | MIT | — |
常见问题
SGLang 免费吗？
是的——SGLang 是开源软件，采用 Apache-2.0 许可证。商用前请确认软件及模型权重的许可条款。
SGLang 支持 Windows、Mac 和 Linux 吗？
SGLang 支持：Linux, Docker。
运行 SGLang 需要什么配置？
NVIDIA or AMD data-center GPUs recommended
如何安装 SGLang？
1. Install. 2. Launch a server.
SGLang 有哪些好的替代品？
常见替代品包括 vLLM, llama.cpp, Ollama, Jan，详见本页对比表。