SGLang

SGLang是一个针对大语言模型（LLM）和视觉语言模型的高效服务框架，旨在提供更快速、更可控的模型交互体验。通过共同设计后端运行时和前端语言，SGLang能够优化推理速度和编程灵活性，适用于各种复杂的上下文和任务。

核心特点

• 快速后台运行时：使用RadixAttention技术，实现了前缀缓存、跳跃约束解码、连续批处理等功能，支持高效的模型推理。
• 灵活的前端语言：允许用户通过易于理解的语言编写应用，支持复杂的提示组合、控制流、并行处理和外部交互等功能。

使用场景

1. 聊天机器人：构建能够与用户进行多轮对话的智能助手。
2. 文本生成：实现基于用户输入的动态文本生成任务，如文章、故事等。
3. 视觉问答：支持将图像作为输入，用于回答与图像相关的问题。
4. 高级数据处理：使用正则表达式进行受约束的解码，并生成符合特定格式的输出，如JSON。
5. 批量请求处理：高效地处理多个请求，提升响应速度。

整体来看，SGLang适合大规模自然语言处理及多模态任务的应用，提供了创新的工具和技术，帮助开发者更容易地构建和部署相关的应用程序。