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大模型推理框架，SGLang和vLLM有哪些区别

ccwgpt 2025-06-30 14:58 13 浏览 0 评论

一、核心定位与设计目标

维度	SGLang	vLLM
开发团队	清华大学与加州大学伯克利分校联合开发	加州大学伯克利分校（LMSYS 组织）开发
核心目标	优化复杂交互任务（如多轮对话、结构化输出、外部工具调用），提供灵活的编程接口	提升单轮推理的吞吐量和内存利用率，适合高并发场景
适用场景	多轮对话、智能体（Agent）、游戏NPC、多模态输入、结构化输出（如JSON）	实时聊天机器人、大规模内容生成、推荐系统等高吞吐量场景

二、核心技术对比

1. KV Cache 管理

技术	SGLang	vLLM
RadixAttention	通过基数树（Radix Tree）管理缓存，支持多轮对话中共享前缀的缓存复用。	PagedAttention：借鉴操作系统分页机制，将KV缓存划分为固定大小的块，动态分配显存。
效果	在多轮任务中，缓存命中率提升 3-5 倍，显著降低延迟。	显存利用率提升 3-4 倍，支持更高并发，显存浪费控制在 4% 以下。

2. 性能优化

技术	SGLang	vLLM
结构化输出	通过正则表达式和有限状态机（FSM）实现约束解码，直接生成 JSON 等结构化数据。	不支持结构化输出，需后处理。
量化支持	支持 FP8/INT4 量化，结合 Torch.compile 优化（加速 1.5 倍）。	支持 AQLM 量化，优化显存和计算效率。
多模态支持	支持多模态输入（如 LLaVA-OneVision）。	主要针对纯文本场景。
编译器式设计	前端 DSL（领域特定语言）简化复杂任务编程，后端运行时优化调度和资源分配。	提供简洁的 API 接口，但缺乏复杂任务的抽象能力。

3. 编程灵活性

特性	SGLang	vLLM
复杂控制流	支持循环、分支、树状采样（如智能体开发）。	仅适合单轮任务，复杂控制流需外部编程。
DSL 支持	提供 DSL 和 Python 原生语法，适合复杂任务编程。	提供简洁的 API 接口，但缺乏 DSL 抽象能力。

三、性能表现对比

场景	SGLang 优势	vLLM 优势
单轮推理吞吐量	较低（未针对单轮优化）。	显著更高（比 HuggingFace Transformers 高 14-24 倍，比 TGI 高 2.2-2.5 倍）。
多轮对话延迟	显著更低（RadixAttention 缓存命中率高，减少重复计算）。	需手动优化缓存复用，性能较弱。
结构化输出	直接生成 JSON 等结构化数据（通过正则表达式和 FSM 约束解码）。	不支持结构化输出，需后处理。
复杂任务处理	支持多轮对话、工具调用、树状采样（如智能体开发）。	仅适合单轮任务，复杂控制流需外部编程。

四、适用场景对比

场景	推荐框架	原因
高并发单轮推理	vLLM	PagedAttention 和 Continuous Batching 技术显著提升吞吐量。
多轮对话与智能体	SGLang	RadixAttention 优化缓存复用，支持复杂控制流和结构化输出。
结构化数据生成	SGLang	内置 FSM 约束解码，可直接生成 JSON 等格式。
多模态任务	SGLang	支持 LLaVA-OneVision 等多模态模型。
快速部署与简单任务	vLLM	API 简洁，HuggingFace 模型兼容性好，适合快速集成。

五、易用性与部署

维度	SGLang	vLLM
编程接口	提供 DSL 和 Python 原生语法，支持复杂任务编程（如循环、分支）。	提供简洁的 API 接口，但缺乏复杂任务的抽象能力。
部署方式	支持 Docker、K8s、pip 安装，部署灵活。	支持 Docker、Python 包、OpenAI 兼容 API，部署简便。
模型兼容性	支持 Llama、Gemma、QWen、DeepSeek、LLaVA 等模型。	支持 HuggingFace 模型（如 Llama、GPT 系列），兼容性广。
学习曲线	较陡峭（需掌握 DSL 和复杂编程模式）。	较平缓（API 直观，适合快速上手）。

六、未来趋势与融合

技术互补性：

SGLang 的 RadixAttention 和 vLLM 的 PagedAttention 可结合使用，进一步提升多轮对话和单轮推理的性能。
vLLM 计划引入 RadixAttention，SGLang 也在优化单轮吞吐量，两者技术逐渐融合。

组合使用建议：

企业级应用：用 vLLM 作为底层推理引擎，结合 SGLang 的编程接口处理复杂交互逻辑，兼顾性能与灵活性。

七、如何选择？

选择 vLLM 如果：

需要高吞吐量（如实时聊天机器人、内容生成）。
任务简单，无需复杂控制流或结构化输出。
希望快速部署且团队熟悉 HuggingFace 生态。

选择 SGLang 如果：

需要处理多轮对话、智能体、多模态任务或结构化输出。
团队具备 Python 编程能力，需灵活控制生成逻辑。
希望通过 DSL 简化复杂任务编程。

八、总结对比表

维度	SGLang 优势场景	vLLM 优势场景
性能	多轮对话、结构化输出、复杂任务	单轮推理吞吐量、高并发场景
灵活性	编程接口丰富，支持复杂控制流	API 简洁，适合快速集成
技术特点	RadixAttention、结构化输出、多模态支持	PagedAttention、Continuous Batching

九、实际案例参考

SGLang：

DeepSeek V2 MLA：在 SGLang v0.3 中，通过优化 MLA（多头潜在注意力）实现比 vLLM 高 7 倍 吞吐量。
Torch.compile：集成 PyTorch 2.0 的 Torch.compile，提升解码速度 1.5 倍。

vLLM：

PagedAttention：在 H100 GPU 上，吞吐量可达 500-1000 TPS（比 HuggingFace Transformers 高 14-24 倍）。
AQLM 量化：支持 2-bit 量化模型（如 Llama-2-7b-AQLM），显存占用减少 75%。

十、最终建议

如果需要兼顾性能与灵活性：探索两者的组合使用（例如，用 vLLM 作为底层推理引擎，结合 SGLang 的 DSL 处理复杂逻辑）。
如果追求极致性能：根据任务类型选择框架（单轮任务选 vLLM，多轮任务选 SGLang）。
如果团队技术栈适配：优先选择与团队熟悉的技术栈（如 HuggingFace 生态适配 vLLM，复杂任务适配 SGLang）。

希望以上分析能帮助你更好地理解 SGLang 和 vLLM 的区别

开发框架有哪些

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