SGLang

SGLang 是什么？

SGLang（Structured Generation Language）是一款专为大语言模型（LLM）结构化生成设计的编程语言/框架，核心目标是解决LLM生成过程中“可控性差、效率低、复杂任务编排难”的问题。它由伯克利大学 Skywork 团队（与智谱AI等机构合作）开发，兼具声明式语法（简洁易写）和命令式控制（灵活可控），能精准定义LLM的生成逻辑、约束条件和多轮交互流程，同时深度优化了推理效率（尤其是批处理和并行生成场景）。

核心定位

SGLang 不是替代Python等通用语言，而是面向LLM生成任务的领域专用语言（DSL），可与Python无缝集成，主打：

• 结构化输出：强制LLM生成符合格式（JSON、表格、代码等）的内容；
• 高效推理：通过编译优化、批处理、增量生成等机制提升吞吐量；
• 复杂流程编排：轻松实现多轮对话、分支判断、并行生成、工具调用等复杂逻辑；
• 低门槛：语法贴近自然语言+Python，无需深厚的LLM底层知识即可上手。

核心特性

1. 简洁的声明式语法

SGLang 用类自然语言的语法定义生成规则，同时支持变量、函数、条件判断等编程特性。例如，定义一个生成JSON格式产品描述的任务：

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from sglang import function, gen, Runtime

# 定义SGLang函数（声明式生成逻辑）
@function
def generate_product_desc(product_name: str, category: str):
    # gen() 标记需要LLM生成的部分，constraint指定格式约束
    return gen(
        f"""
        请生成{category}类产品{product_name}的描述，严格按JSON格式输出：
        {{
            "name": "{product_name}",
            "category": "{category}",
            "description": {gen(constraint="string")},
            "price": {gen(constraint="float", min=0, max=9999)},
            "tags": {gen(constraint="list[string]", min_len=2, max_len=5)}
        }}
        """
    )

# 运行时调用
runtime = Runtime(model_path="your-llm-model-path")
result = generate_product_desc.run(
    runtime=runtime,
    product_name="无线蓝牙耳机",
    category="数码产品"
)
print(result.output)

上述代码中，gen() 是核心关键字，通过constraint直接约束生成内容的类型（字符串、浮点数、列表），无需手写复杂的Prompt约束。

2. 强结构化输出保障

传统Prompt工程依赖“提示词技巧”确保格式，而SGLang通过编译期语法检查 + 运行期生成约束 双重保障：

• 支持JSON Schema、正则表达式、类型系统（int/float/string/list/dict）等约束；
• 内置“重试机制”：若生成内容不符合约束，自动重新生成（无需手动处理）；
• 支持“部分生成”：只重新生成不符合约束的字段，而非全部内容，提升效率。

3. 高效推理优化

SGLang 深度优化了LLM推理的性能，核心亮点：

• 批处理优化：自动合并多个生成请求，提升GPU利用率（吞吐量比原生HuggingFace Transformers高2-5倍）；
• 增量生成：支持“流式输出+增量验证”，生成过程中实时检查约束，避免全量生成后返工；
• 模型适配：原生支持主流开源LLM（Llama、Qwen、ChatGLM、Mistral等），兼容CUDA/TPU/CPU推理；
• 轻量级运行时：Runtime模块可独立部署，支持REST API调用，适配生产环境。

4. 复杂流程编排

支持多轮对话、分支、循环、并行生成、工具调用等复杂逻辑，例如多轮客服对话：

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@function
def customer_service():
    # 第一轮：获取用户问题
    user_question = gen("用户问题：")
    # 分支判断：问题类型
    if gen(f"""判断{user_question}的类型（仅输出：售后/咨询/投诉）：""") == "售后":
        return gen(f"""回复售后问题{user_question}：""")
    else:
        return gen(f"""回复通用问题{user_question}：""")

还支持调用外部工具（如API、数据库），将LLM生成与实际业务逻辑结合。

5. 无缝集成Python

SGLang 完全兼容Python生态，可直接在Python代码中定义SGLang函数、调用第三方库（如Pandas、Requests），也可将SGLang的生成结果作为Python变量处理，降低工程化成本。

适用场景

1. 结构化数据生成：生成JSON/CSV/表格、标准化报告、代码片段等；
2. 多轮对话系统：客服机器人、智能助手、面试模拟器等；
3. 高效批量推理：批量生成文案、批量翻译、批量数据标注；
4. 复杂任务编排：工具调用链（如“搜索→分析→生成报告”）、多步骤决策任务；
5. LLM应用工程化：降低Prompt工程的维护成本，提升生成结果的稳定性。

安装与快速开始

安装

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# 基础版
pip install sglang

# 完整版（含CUDA推理、模型适配）
pip install sglang[all]

最简示例

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from sglang import gen, Runtime

# 初始化运行时（支持本地模型/远程API）
runtime = Runtime(model_path="Qwen/Qwen-7B-Chat")

# 定义生成逻辑并运行
prompt = gen("请用一句话介绍SGLang：")
result = prompt.run(runtime=runtime)

print(result.output)

核心优势对比传统方案

总结

SGLang 是LLM生成任务的“结构化编程工具”，它将LLM的生成逻辑从“模糊的Prompt”转化为“可定义、可校验、可优化的代码”，既降低了可控性问题，又提升了推理效率，尤其适合需要稳定、高效、结构化生成的LLM应用开发。

如果需要更深入的使用（如分布式推理、工具调用、自定义约束），可参考SGLang官方文档。