SGLang 是一款面向大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的高性能开源推理引擎，通过协同优化后端运行时与前端语言接口，显著提升模型推理效率和开发灵活性。
核心特点与技术亮点
1. 架构设计
前端 SGLang Client：提供直观的编程接口，支持链式生成调用、高级提示工程、复杂控制流、多模态输入及并行处理，降低开发者构建复杂应用的门槛。
后端 SGLang Runtime：集成多项创新技术，包括 RadixAttention 前缀缓存、零开销 CPU 调度器、连续批处理、分页注意力机制等，实现高效的资源管理和计算加速。
2. 核心技术
RadixAttention：通过共享提示前缀缓存减少重复计算，在对话或检索增强生成场景中可将吞吐量显著提升。
零开销调度器：将 CPU 调度与 GPU 计算重叠，消除 GPU 空闲时间，提升系统整体吞吐量。
缓存感知负载均衡：基于 KV 缓存状态智能路由请求，提高缓存命中率并优化资源利用率。
量化与并行支持：兼容 FP8/INT4/AWQ/GPTQ 等量化技术，支持张量并行和分块预填充，适应不同硬件配置需求。
3. 性能优势
在共享前缀批量请求场景下，吞吐量可达 158,596 token/s，缓存命中率超过 75%。
相比同类框架，JSON 结构化输出解码速度快达 10 倍，解码吞吐量提升最高 1.9 倍。
支持主流模型（如 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek 等），适配多模态场景并保持长期性能领先。
4. 应用场景
高并发推理服务：适用于需快速响应的大规模对话系统或 API 服务。
复杂控制流任务：支持多分支逻辑、外部工具集成等高级交互需求。
多模态应用开发：兼容视觉语言模型（如 LLaVA），扩展生成式 AI 的应用边界。
安装与使用
SGLang的安装方式还挺丰富的，可通过包管理器，源码，docker与compose，甚至K8S安装，不可谓不强大，果然后浪推前浪呐。
按照惯例，我们还是使用 anaconda 创建一个新环境，然后按照第一种方法包管理器来安装SGLang，截至目前最新版为0.4.6.post2，看了下Qwen3详情，刚好支持，我们就拿 Qwen3-0.6B 来试试手
conda create -n sglang python=3.12
conda activate sglang
pip install --upgrade pip # 升级包工具
pip install "sglang[all]>=0.4.6.post2" # 安装SGLang通过以上代码就将sglang环境安装好了，在安装过程中如果出现下载断开或失败的情况可以多试几次，如果没有科学上网环境记得加上镜像源参数安装。接下来就是运行最新的Qwen3模型了，咱先去它在魔搭社区看看，然后找到对应SGLang的执行命令运行即可。
详情页面也介绍了Qwen3对SGLang与vLLM的支持版本，但是运行的时候却报错了：fatal error: cuda_fp8.h: No such file or directory 
上面是我复现出来的截图，大致意思就是我的cuda包里没有fp8相关的头文件，搜索了一番资料后解决方式就是得升级cuda包，我用的是anaconda环境，需要去官网找需要的版本下载
我下载了最新版本 conda install nvidia/label/cuda-12.9.0::cuda-toolkit 
安装成功后重新运行
SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3-0.6B --reasoning-parser qwen3
在浏览器中访问API接口
使用curl发个对话接口，正常响应