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同时，FlagGems 新增 6 大领域算子库——FlagDNN、FlagBlas、FlagSparse、FlagFFT、FlagTensor、FlagAudio，覆盖科学计算与信号处理场景，共计 102 个领域算子，从"大模型专用"走向全领域覆盖。厂商目录放置后由插件自动发现加载，vLLM-Plugin-FL、SGLang-Plugin-FL、Megatron-LM-FL、Transformer
测试先于选型：不要只看 Benchmark 跑分，一定要拿你们自己真实业务的 Prompt 分布去压测。短文本和长文本的配比，直接决定了最终的吞吐表现。监控指标抓重点：别光盯着 QPS，核心盯住GPU 显存占用率KV Cache 命中率P99 延迟。尤其是 P99，业务方对卡顿极其敏感。部署隔离：长短文本请求务必分开部署到不同的推理集群，千万不要把它们塞进同一个框架实例中，否则调度器会让你痛不欲生
RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与大语言模型生成能力，有效解决了大模型的四大痛点：知识边界限制、信息更新滞后、幻觉问题及专业领域知识不足。其实现流程分为准备阶段（文档收集、处理、向量化）和使用阶段（相似性检索、提示词构建、结果生成）。LangChain框架提供了一套完整的RAG实现组件，涵盖文档加载、文本分割、向量存储到检索生成全流程，极大降低了开发门槛。该技术使大模型具备了实时获取和利
本文探讨了垂直领域Agent落地中的稳定性问题，指出大模型在复杂上下文中工具调用不稳定是主要障碍。作者提出用小模型(Qwen3-8B)进行后训练，通过SFT注入领域知识，DPO对齐工具调用偏好，使工具调用准确率从30%提升至97%-99%。该方法将工具调用契约固化进模型参数，提高了系统的可回归性和工程落地能力，为垂直Agent落地提供了新思路。
文章分享零基础获取算法实习的"从0到1"路径：重塑简历创造经历、夯实基础应对面试、用项目打造机会、调整心态把握机遇。同时提供AI大模型应用开发六大学习模块，强调找实习最大障碍是信息差与勇气，而非能力，鼓励读者把握AI时代机遇实现职业跃迁。
本文系统梳理了当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。vLLM基于PyTorch，采用PagedAttention和ContinuousBatching技术，适合高并发企业级应用；SGLang通过RadixAttention优化缓存复用，擅长多轮交互场景；TensorRT-LLM由NVIDIA深度优化，在GPU上性能
没有"最好"，只有"最适合"
Transformers 的 Beam Search 实现集中在的 GenerationMixin 类中，核心方法是。与 vLLM 不同，Transformers 的 Beam Search 是纯张量操作的实现——所有 beam 的扩散、评分、剪枝都通过 PyTorch 张量运算完成，没有面向对象的序列管理，也没有 HTTP 层的编排开销。和 vLLM 老版本的实现一样，支持 early_stop
## 总结2026年四大主流 LLM 推理框架已各有明确的工程定位：vLLM 是生态最完整的全能选手，SGLang 在高并发和结构化生成上独树一帜，LMDeploy 是国产生态的最佳搭档，TensorRT-LLM 是吞吐量的性能天花板但部署成本最高。建议团队以 vLLM 作为默认起点，根据具体业务瓶颈（延迟/吞吐/量化/国产GPU）再针对性切换到专项优化的框架。与此同时，框架能力分化加剧：有的擅长
SGLang 与 vLLM 并非替代关系，而是同源互补的推理框架：vLLM 擅长通用高并发推理，是简单对话场景的高效选择；SGLang 聚焦复杂结构化任务，通过前端 DSL 与 RadixAttention 技术，实现“可编程性+高效性”的统一，是 Agent 等复杂 LLM 应用的最优解。
大模型推理引擎是支撑长思考链、多工具调用等高级能力的核心基础设施。Kimi K2.5代表新一代结构化推理范式，其本质是将问题拆解、工具调度与结果整合深度耦合的推理流程，而非传统token级续写。vLLM凭借PagedAttention显著提升显存利用率与吞吐量，特别适配32K长上下文场景；sglang则原生支持reasoning-parser与tool-call-parser，确保思维链与函数调用
初始化占位：创建一个与并行采样数n等长的chunks列表，作为每个并行序列结果的最终存放位置。异步消费数据流：通过async for循环，不断地从 SGLang 的数据管道中取出数据块（chunk按索引分发和覆盖：根据每个chunk中的index字段，将其存放到chunks列表的正确位置，并用最新的chunk覆盖掉之前收到的同一序列的旧chunk。保留最终状态：当循环结束时，chunks列表中的每
本文介绍了一个完全本地化的RAG系统构建方案，基于LangChain框架和A40 48G显卡资源实现。系统采用的技术栈包括Ubuntu 22.04、Conda环境管理、SGLang推理框架、Chroma向量数据库等。详细阐述了环境配置步骤（包括系统更新、Conda安装、Python环境创建）和核心组件安装（LangChain、SGLang、PyTorch等）。文章提供了文档处理模块和向量存储模块的
sglang Dense LLM PD分离部署
sglang KV cache管理
HiCache 是 SGLang 在 RadixAttention 基础上的分层 KV Cache 方案。它把 KV cache 组织成三层层级位置作用是否本地数据结构L1GPU 显存推理计算直接使用的 KV cache单实例/单 rank 私有L2CPU Host 内存，通常 pinned/registered扩大本地 cache 容量，作为 L1 与 L3 的中转层单实例/单 rank 私有L
SGLang源码安装与调试指南 本文记录了SGLang语言模型的源码安装过程和使用VSCode调试的方法。主要内容包括： 创建conda环境并安装依赖 从源码安装SGLang 配置VSCode调试环境 启动服务器时遇到的CUDA内存不足错误 安装过程中需要特别注意CUDA环境变量配置和内存分配问题。调试时建议参考官方文档和开发者访谈视频，了解项目背景和技术细节。文章提供了完整的安装命令和调试配置示
2026年6月，智谱（Zhipu AI）将其内部生产环境长期使用的强化学习（RL）后训练框架 **slime** 正式开源（MIT 协议），并同步披露了 GLM-5.2 在该平台上的 OPD（Online Policy Distillation）后训练仅耗时约 2 天。slime 并非一个玩具级实验室框架，而是经过了 GLM-5.2/5.1/5/4.7/4.6/4.5 六个大版本迭代的工业级 RL
本文系统梳理了主流大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。从核心技术、系统架构、性能指标及适用场景等多维度进行深度剖析，帮助读者了解各框架特点。vLLM适合高并发场景，SGLang擅长多轮交互，TensorRT-LLM优化NVIDIA GPU性能，Ollama便于本地部署，XInference支持分布式扩展，国产框架则适配特定
vLLM是“通用高效”的代表，平衡性能与易用；SGLang是“编程+执行一体化”的创新者，强调开发者体验与高级功能；TRT-LLM是“硬件深度优化”的工业标杆，牺牲灵活性换取极致性能。选择时应根据硬件环境、模型类型、开发资源与业务需求综合权衡。例如，在 H100 集群上部署 Qwen3-32B 对话服务，TRT-LLM 或 SGLang 更优；而在消费级 GPU 上快速验证 LLaMA3，则 vL
KV Cache与vLLM、SGLang推理框架
本文提出了一种结合vLLM和SGLang的LLM推理服务架构。vLLM通过PagedAttention等技术实现高性能推理，提供高吞吐低延迟；SGLang则提供结构化生成能力，支持约束解码和多轮对话管理。架构采用分层设计：SGLang运行时负责解析结构化请求、约束编译和负载均衡，vLLM引擎执行高效推理。支持单机或集群部署，通过缓存和并行技术优化性能。该架构兼具vLLM的高性能和SGLang的灵活
你通过 Anaconda 创建了一个干净的环境，在这个环境中启动 ComfyUI，然后利用 ComfyUI-GGUF 插件的专用加载节点，直接调用了你下载好的两个 GGUF 文件。这样，Qwen3.5 强大的多模态理解能力就被无缝集成到了 ComfyUI 的工作流中。
DFLASH推测解码原理
《昇腾实战派：SGLang应用与优化全指南》摘要：本系列聚焦昇腾AI处理器与SGLang框架的深度整合，涵盖三大方向：(1)部署实践篇，详细解析sglang在NPU上的运行流程、大模型量化部署方案（如llama3.1-70B w8a8），以及Atlas服务器上Qwen3-235B的单机/分离部署实战；(2)框架优化篇，深入剖析SGLang的prefix cache特性，对比分析其技术原理与性能优势
本文介绍了构建现代LLM推理引擎的核心数据结构Req与SamplingParams。Req对象封装了推理请求的完整状态，通过四个长度字段(cached_len/device_len/max_device_len/extend_len)统一管理prefill和decode阶段。关键设计包括：1)将host(CPU)和device(GPU)状态分离；2)用complete_one和append_hos
本篇内容完成了SGLang推理引擎最核心的模型架构搭建工作，我们用120余行核心Python代码，从零复刻了Qwen3-0.6B的完整网络结构，逐一拆解了嵌入层、归一化、QKV投影、QK-Norm、RoPE、GQA、因果注意力、门控MLP九大核心模块，彻底理清了Decoder-only大模型的底层运算逻辑。同时我们完成了国内权重高速下载、模型权重精准加载、真实对话生成的全流程实战，成功跑通模型前向
本文深入浅出地解析了大模型推理中的Prefill和Decode机制，通过代码示例和通俗类比揭示了四大核心问题：1）推理必须拆分为Prefill和Decode两种模式，这是Transformer自回归生成的本质特性；2）Prefill阶段只取最后一个token结果，因其是唯一需要预测的新内容；3）Decode必须拼接全文重算，因模型不会保留历史KV中间值；4）全程重算导致计算量随文本长度平方级增长，
无论你是正在搭建下一代智能体 AI 应用、优化大模型高吞吐推理服务，还是攻坚多模态音视频生成、强化学习训练落地，这场专属线下动手营，就是为你量身打造！本次 WorkShop 由 GOSIM 与 SGLang 核心团队联合出品，跳出泛泛的理论科普，直抵项目底层，深度拆解 SGLang 的核心架构、前沿能力与生产级落地全流程。当大模型推理性能成为落地核心瓶颈，当多模态生成、智能体工作流对底层框架提出更
如果你想本地部署大模型，通过计算框架，可参考本文“Linux环境安装SGLang框架运行自选大模型”，如果想了解ollama管理本地模型，可以看我的另一篇文章。
【代码】使用SGLang实现Qwen3.6-27B模型推理。
在国产 AI 加速卡日益普及的今天，许多开发者从 NVIDIA CUDA 生态迁移到华为昇腾（Ascend）平台时，往往会遇到“环境配不通、代码跑不起来”的困境。尤其是当我们需要同时兼顾底层算子开发、推理框架部署以及大模型微调时，工具链的碎片化和文档的缺失让整个过程显得尤为艰难。很多时候，我们并不是缺乏算法能力，而是被繁琐的环境依赖和晦涩的编译报错挡住了去路。其实，只要理清了从底层内核到上层应用的
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