开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与sglang实现推理加速的正确姿势

一、前言

**sglang**是一个旨在提高大型语言模型和视觉语言模型服务速度和灵活性的框架。它通过共同设计后端运行时和前端语言，使与模型的交互更快速、更可控。

通过使用**sglang**，使开发者能够快速构建和部署模型应用，同时通过多模态输入和高级控制功能增强了应用的可控性。此外，活跃的开源社区为用户提供了及时的支持和更新，进一步提升了使用体验。

**vLLM**专注于推理性能和内存管理，适合需要高效处理长文本的应用，而sglang则提供了更全面的开发环境，适合构建多样化的语言模型应用。

1. 设计目标

• vllm主要关注高效的推理和内存管理，旨在优化大型语言模型的推理速度和资源使用，特别是在处理长文本时的性能。
• sglang除了关注推理性能外，还强调灵活的编程接口和多模态支持，旨在提供一个全面的开发环境来构建和管理各种语言模型应用。

2. 性能优化

• vllm通过采用高效的内存管理和计算策略，实现了对大规模模型的快速推理，特别适合需要处理长上下文的任务。
• sglang通过多种优化技术提升推理速度&#