文章对比了vLLM和SGLang两款高效推理框架，针对大模型落地挑战，如高延迟、高显存占用和低并发能力，分别介绍了vLLM的PagedAttention和SGLang的RadixAttention技术。vLLM通过分页机制提升高并发单轮场景吞吐10-25倍，而SGLang在多轮对话场景下提升KV缓存命中率3-5倍。文章还提供了选型建议和混合部署方案，帮助开发者根据业务场景选择合适的框架。

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SGLang 凭借 RadixAttention 在多轮对话场景下 KV 缓存命中率提升 3-5 倍；

vLLM 的 PagedAttention 在高并发单轮场景吞吐提升 10-25 倍。

选谁？看场景。

🎯 为什么需要高效推理框架？

大模型落地面临的核心挑战：

• 高延迟：千亿参数模型响应慢
• 高显存占用：KV Cache 吃满 GPU
• 低并发能力：传统 PyTorch 推理效率低
vLLM 和 SGLang 从内存管理、计算调度到编程范式进行了系统级重构。

⚔️ 核心技术对比

vLLM：PagedAttention

灵感来自操作系统虚拟内存分页机制：

Python

from vllm import LLM, SamplingParamssampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=200)llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf", tensor_parallel_size=2)outputs = llm.generate(["Hello, how are you?"], sampling_params)

核心优势：

• KV Cache 拆成固定大小"页面"
• 不同序列共享物理块，动态分配
• 显存利用率突破 80%
• 吞吐提升 10-25 倍
适用场景：

• 高并发单轮对话
• 实时客服系统
• 内容生成平台

SGLang：RadixAttention

采用基数树管理 KV 缓存：

核心优势：

• 多个请求共享相同前缀的 token 序列
• 多轮对话场景 KV 缓存命中率提升 3-5 倍
• 支持结构化输出（JSON/XML）
• 内置正则表达式约束解码
适用场景：

• 多轮对话系统
• Agent 任务编排
• API 调用 + JSON 格式生成

📊 性能对比（实测数据）

• vLLM：首包更快、高并发单轮更强，适合低延迟、高吞吐场景。
• SGLang：多轮对话更占优，原生支持结构化输出，开发更省心。

🎯 选型建议

选 vLLM 的场景

1. 高并发单轮对话- 智能客服、实时问答、内容生成

2. 追求极致 TTFT- 用户等待时间敏感

3. 成熟生态- OpenAI 兼容 API、LoRA 动态加载
   选 SGLang 的场景

4. 多轮对话系统- 客服机器人、助手类应用

5. Agent 任务编排- 复杂推理任务、API 调用链

6. 结构化输出需求- JSON/XML 格式强制

💻 代码示例

vLLM 快速启动

shell

pip install vllmpython -m vllm.entrypoints.openai.api_server \  --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --port 8000

SGLang 快速启动

shell

pip install sglangpython -m sglang.launch_server \  --model-path meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf --port 8000

💡 最佳实践

混合部署方案：

• 前台对话 → vLLM（快速响应）
• 后台 Agent → SGLang（复杂推理）

资源优化：

• 启用量化（GPTQ/AWQ）
• 配置 KV Cache 上限
• 监控显存使用率

📌 结论

• vLLM：高并发、低延迟、单轮场景首选
• SGLang：多轮对话、Agent、结构化输出首选
• 两者结合：根据业务场景选择，不必二选一

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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