RepoRadar
SGLang — это фреймворк для высокопроизводительного обслуживания больших языковых и мультимодальных моделей. Он призван облегчить интеграцию и развертывание сложных моделей, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании качественных приложений, а не на инфраструктуре.
Отличается от традиционных решений легкостью в настройке и высокой производительностью обработки. SGLang нацелен на разработчиков и команды, работающие с ИИ, которые стремятся оптимизировать свои рабочие процессы развертывания и масштабирования. Работа с SGLang может быть особенно актуальна для тех, кто разрабатывает приложения, основанные на языковых моделях, требующие быстрой и эффективной обработки запросов.
Проект написан на Python и доступен для установки через PyPI. С документацией можно ознакомиться на официальном сайте. На данный момент не указаны ограничения по ОС, но стоит проверить совместимость перед использованием. Для полноценного развертывания может потребоваться опыт работы с ML / DL функциональностью. #SGLang #AI #MachineLearning #Python
SGLang: фреймворк для обслуживания языковых и мультимодальных моделей
Что нового на GitHub — регулярно
Короткие обзоры интересных проектов в Telegram. Без спама, по делу.
Подписаться
Полный текст статьи
[](https://pypi.org/project/sglang)
[](https://github.com/sgl-project/sglang/tree/main/LICENSE)
[](https://github.com/sgl-project/sglang/issues)
[](https://github.com/sgl-project/sglang/issues)
[](https://deepwiki.com/sgl-project/sglang)
🌐 Сайт | Блог | Документация | Дорожная карта | Присоединяйся к Slack | Еженедельная разработка | Презентации
## О проекте SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для подачи запросов к большим языковым моделям и мультимодальным моделям. Он создан для обеспечения низкой задержки и высокой пропускной способности при обработке запросов, начиная от одного графического процессора до больших распределённых кластеров. ### Основные функции- Быстрая работа: Обеспечивает эффективное выполнение с использованием RadixAttention для кэширования префиксов, планировщика без накладных расходов на CPU, декомпозиции предзагрузки и декодирования, спекулятивного декодирования и т.д.
- Широкая поддержка моделей: Поддерживает множество языковых моделей (Llama, Qwen, DeepSeek и др.), а также модели для встраивания, моделирования вознаграждений и диффузионные модели. Совместим с большинством моделей Hugging Face и API OpenAI.
- Обширная поддержка оборудования: Работает на графических процессорах NVIDIA, AMD, Intel Xeon, Google TPU и других устройствах.
- Активное сообщество: SGLang является проектом с открытым исходным кодом, поддерживаемым активным сообществом и принятым в промышленности, обеспечивая работу более 400,000 графических процессоров по всему миру.
- Интеграция с RL и постобучением: SGLang используется в качестве бэкэнда для обучения передовых моделей и поддерживает интеграции с несколькими известными фреймворками для постобучения.
- [v0.2](https://lmsys.org/blog/2024-07-25-sglang-llama3/)
- [v0.3](https://lmsys.org/blog/2024-09-04-sglang-v0-3/)
- [v0.4](https://lmsys.org/blog/2024-12-04-sglang-v0-4/)
- [Масштабируемая экспертная параллельность](https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/)
- [Параллельность рюкзака GB200](https://lmsys.org/blog/2025-09-25-gb200-part-2/)
- [Долгий контекст GB300](https://lmsys.org/blog/2026-02-19-gb300-longctx/)
