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
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