💡
原文中文，约5000字，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
Meta开源了最新的405B模型（Llama 3.1 405B）和SGLang Runtime v0.2，提高模型推理速度。SGLang在运行Llama 3.1 405B时表现优于vLLM和TensorRT-LLM，吞吐量达到TensorRT-LLM的2.1倍，vLLM的3.8倍。SGLang是一个用于大型语言模型和视觉语言模型的快速服务框架，完全开源，由纯Python编写。它在离线和在线场景下都能提供卓越的性能。
🎯
关键要点
- Meta开源了最新的405B模型（Llama 3.1 405B），提升了开源模型的性能。
- LMSYS Org推出了SGLang Runtime v0.2，作为LLM和VLM的通用服务引擎。
- SGLang在运行Llama 3.1 405B时的吞吐量优于vLLM和TensorRT-LLM，分别达到2.1倍和3.8倍。
- SGLang是一个完全开源的快速服务框架，由纯Python编写，适用于在线和离线场景。
- SGLang的开发团队由多所大学的学生和教职员工组成，致力于提升人工智能产品的服务效率。
- SGLang的设计旨在提供用户友好、易于修改且性能卓越的服务引擎。
- SGLang在处理不同规模的Llama模型时，性能始终优于vLLM，并与TensorRT-LLM相当。
- SGLang采用Apache 2.0许可授权，已被多个机构和初创公司使用。
- 研究者对SGLang、TensorRT-LLM和vLLM进行了基准测试，结果显示SGLang在性能和可用性上具有优势。
- 未来，SGLang将开发长上下文和MoE优化等新功能。
➡️
