张芷铭的个人博客

SGLang是大语言模型结构化生成的领域专用语言,通过声明式语法和编译优化实现可控、高效的LLM生成。

核心定位

  • 领域专用语言(DSL):面向LLM生成任务,与Python无缝集成
  • 结构化输出:强制LLM生成符合格式(JSON、表格、代码)
  • 高效推理:批处理优化,吞吐量比原生HuggingFace高2-5倍
  • 低门槛:语法贴近自然语言+Python

核心特性

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from sglang import function, gen, Runtime

@function
def generate_product(product_name: str, category: str):
    return gen(
        f"""
        生成{category}产品{product_name}的描述:
        {{
            "name": "{product_name}",
            "price": {gen(constraint="float", min=0, max=9999)},
            "tags": {gen(constraint="list[string]", min_len=2, max_len=5)}
        }}
        """
    )

runtime = Runtime(model_path="your-model")
result = generate_product.run(runtime, product_name="耳机", category="数码")

结构化输出保障

机制说明
编译期检查语法检查+约束验证
运行期约束JSON Schema、正则、类型系统
自动重试不符合约束时自动重新生成
部分生成只重新生成不符合的字段

推理优化

优化效果
批处理优化吞吐量提升2-5倍
增量生成流式输出+实时验证
多token预测延迟降低

适用场景

  • JSON结构化输出
  • 多轮对话编排
  • 工具调用
  • 并行生成

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