Mini-SGLang:轻量高效LLM推理引擎全解析
Mini-SGLang是SGLang项目的轻量版推理框架,仅用5k行Python代码,即实现了高性能LLM推理,支持Radix Attention、Chunked Prefill、Overlap Scheduling和Tensor Parallelism等先进特性。它兼容OpenAI API,支持Llama-3和Qwen-3模型,适合学习和研究原型开发。基准测试显示,在H200 GPU上,Mini-SGLang的离线吞吐量超越Nano-vLLM,在线服务延迟与SGLang相当。通过Overlap Scheduling有效隐藏CPU开销,利用FlashAttention-3和FlashInfer内核,确保顶尖性能。该框架提供交互Shell模式、NVTX注解和基准工具,便于调试和比较vLLM、TensorRT-LLM等系统。(128字)