Serve Your Own LLM: vLLM & SGLang, End-to-End

摘要

介紹 vLLM 與 SGLang 這兩個開源推理框架如何提升大模型服務效率，涵蓋記憶體管理、批次處理與量化等技術。學員將透過實作建立效能評估工具，並比較兩者在實際部署中的表現，學習如何為特定應用選擇最佳引擎。

A bootcamp teaching practical engineering of vLLM and SGLang to optimize LLM serving performance and cost.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 介紹 vLLM 與 SGLang 提升大模型服務效率的關鍵技術。
• 實作建立效能評估工具，測量延遲與吞吐量。
• 比較兩者在實際部署中的表現並做出最終選擇。

提到的工具與公司

• vLLM
• SGLang
• Kubernetes
• Llama
• Mistral
• Gemma
• DeepSeek

適合誰看

正在規劃或執行大模型私有化部署、需要最佳化推理成本與效能的工程師或架構師。

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