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(强推)
SGLang 是一个专为大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）设计的高性能服务框架，旨在提升模型交互的速度与可控性。它融合了高效的后端执行引擎与灵活的前端编程接口，助力构建更强大、智能的 AI 应用。其主要特点包括：RadixAttention 前缀缓存：加速长文本处理零开销 CPU 调度器 & 连续批处理：最大化硬件利用率分页注意力 & 推测解码：提升响应速度支持张量并行、分块预填充：高
关键词：vLLM、Ubuntu、CUDA、Docker、LLM 推理vLLM 是目前社区里最快、最省显存的大模型推理框架之一。本文把官方文档、踩坑经验整理成一篇可落地的技术博客，给出——无论你手里是 A100、4090 还是纯 CPU 服务器，总有一款适合你。
打开官网：进行选择对应版本：复制图中命令执行。
本文介绍了如何安装最新稳定版vLLM及其CUDA 13.1依赖。首先激活conda环境，然后通过清华镜像源安装最新版vLLM，并指定CUDA 13.1的额外索引URL。安装完成后，可通过Python命令验证vLLM版本，预期输出为vLLM版本：0.18.0。整个过程包括环境准备、软件安装和版本验证三个步骤。
为了快速配置相关环境，使用Anaconda的虚拟环境是最为简便的方法之一。以下记录配置中的关键要点，系统为Win10+Anaconda 2.1.4。
