SGLang 前端 DSL 使用与任务规划系统搭建实战

你可以在代码里声明这个 schema，SGLang 会在解码过程中实时检查每一个 token，确保最终结果一定是合法的 JSON，并且字段名、类型都正确。

这对构建可靠 API 或自动化系统来说，简直是救命功能。

2.3 编译器与运行时协同：DSL 如何变成高速执行

SGLang 的前端 DSL 看起来像是普通的 Python 代码，但实际上它会被编译成一种中间表示（IR），然后由高性能运行时调度执行。

这个过程有点像写 SQL：你告诉系统'我要什么'，而不是'怎么一步步拿'。框架会自动优化执行顺序、合并请求、并行处理外部调用。

例如，当你写：

if should_search(question):
    context = search_api(question)
    answer = llm(f"根据{context}回答：{question}")
else:
    answer = llm(question)

SGLang 会分析这段逻辑，决定何时触发搜索、如何缓存结果、是否可以预加载资源，甚至把多个用户的类似请求合并成一批处理，极大提升整体效率。

3. 实战第一步：查看版本与环境准备

动手之前，先确认你的环境已经装好了 SGLang。

打开终端，进入 Python 环境：

python

导入 sglang 并查看版本号：

import sglang
print(sglang.__version__)

如果你看到输出是 0.5.6，那就说明安装成功了。如果不是，请通过 pip 升级：

pip install --upgrade sglang

注意：SGLang 对 PyTorch 和 Transformers 版本有一定要求，建议使用官方推荐的依赖组合，避免兼容问题。

4. 启动 SGLang 服务：本地推理服务器一键开启

SGLang 的后端是一个独立的服务进程，负责实际的模型加载和推理计算。我们需要先启动它。

4.1 基本启动命令

python3 -m sglang.launch_server --model-path 模型地址 --host 0.0.0.0 --port 30000 --log-level warning

参数说明：

4.2 示例：以 Llama-3-8B 为例

python3 -m sglang.launch_server \ --model-path meta-llama/Llama-3-8B-Instruct \ --port 30000 \ --log-level warning

运行后你会看到类似日志：

INFO: Started server process [12345]
INFO: Waiting for model to load...
INFO: Model loaded successfully, listening on :30000

此时服务已在本地 30000 端口监听，等待前端 DSL 发送任务。

小贴士：首次加载模型可能需要几分钟，取决于显卡和模型大小。支持多 GPU 自动切分，无需手动配置。

5. 编写第一个任务规划程序：用 DSL 实现智能决策流

现在我们来写一个真实的任务规划案例：根据用户问题判断是否需要联网搜索，并生成结构化回复。

5.1 定义结构化输出格式

我们希望模型返回一个标准动作指令，格式如下：

{
  "thought": "我对问题的理解",
  "action": "search OR generate",
  "content": "搜索关键词 或 直接回答"
}

使用 SGLang 的 json_schema 功能来约束输出：

import sglang as sgl
# 定义 JSON Schema
response_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "thought": {"type": "string"},
        "action": {"type": "string", "enum": ["search", "generate"]},
        "content": {"type": "string"}
    },
    "required": ["thought", "action", "content"]
}

5.2 编写 DSL 函数

@sgl.function
def plan_task(question):
    # 第一步：分析问题，决定下一步动作
    decision = sgl.gen(
        prompt=f"用户问题：{question}\n\n请判断是否需要查询外部信息才能准确回答。\n思考过程：",
        schema=response_schema,
        temperature=0.3
    )
    # 解析输出
    thought = decision["thought"]
    action = decision["action"]
    content = decision["content"]
    
    # 第二步：根据动作执行不同分支
    if action == "search":
        # 模拟调用搜索引擎
        search_result = f"[模拟搜索结果] 关于'{content}'的相关信息：..."
        final_answer = sgl.gen(
            prompt=f"根据以下信息回答问题：\n{search_result}\n\n原始问题：{question}",
            max_tokens=512
        )
    else:
        final_answer = content
        
    return {
        "final_answer": final_answer,
        "reasoning": thought,
        "used_search": (action == "search")
    }

5.3 运行并测试

# 启动 runtime，连接本地服务
sgl.set_default_backend(sgl.RuntimeEndpoint("http://localhost:30000"))

# 测试问题
result = plan_task.run(question="特斯拉最新款 Model Y 的价格是多少？")
print(result)

输出示例：

{
  "final_answer": "特斯拉最新款 Model Y 在中国的起售价为 26.39 万元...",
  "reasoning": "这个问题涉及具体商品价格，属于动态更新的数据，需要查询最新信息。",
  "used_search": true
}

你看，整个流程完全自动化：模型先做判断，再选择是否'查资料'，最后给出答案。这就是一个最简单的 AI Agent 行为逻辑。

6. 高级技巧：提升任务系统的实用性与稳定性

光能跑还不行，我们要让它更聪明、更稳定、更适合生产环境。

6.1 添加超时与重试机制

网络请求可能失败，模型也可能卡住。给关键步骤加上保护：

search_result = sgl.gen(
    prompt=f"请提取搜索关键词：{question}",
    timeout=10,
    retry_exceptions=(ConnectionError, TimeoutError),
    max_retries=2
)

6.2 批量处理多个请求

SGLang 支持批处理，一次性提交多个任务，提高吞吐：

tasks = [
    plan_task.run_async(question=q) 
    for q in [
        "爱因斯坦哪年获得诺贝尔奖？",
        "今天上海天气怎么样？",
        "Python 中列表和元组的区别是什么？"
    ]
]
# 等待全部完成
results = [task.wait() for task in tasks]

后端会自动将这些请求合并成 batch，充分利用 GPU 并行能力。

6.3 日志与监控建议

虽然 --log-level warning 能减少噪音，但在调试阶段建议开启 info 日志：

--log-level info

重点关注以下信息：

• 请求排队时间
• KV 缓存命中率
• 每个 step 的耗时分布

这些数据可以帮助你评估系统瓶颈，进一步优化性能。

7. 总结：从 DSL 到任务系统，构建你的 AI 工作流

SGLang 不只是一个推理加速工具，更是一个面向复杂任务的编程范式革新。通过前端 DSL，我们得以用简洁、可读性强的方式描述 AI 行为逻辑；而后端的强大优化能力，则保证了系统在高并发下的稳定与高效。

本教程带你完成了以下关键步骤：

1. 理解 SGLang 的核心价值：简化复杂 LLM 程序开发
2. 掌握三大核心技术：RadixAttention、结构化输出、编译器优化
3. 学会启动本地服务并与之交互
4. 动手实现了一个具备决策能力的任务规划系统
5. 了解了生产级应用所需的稳定性增强技巧

接下来你可以尝试：

• 接入真实搜索引擎 API（如 SerpAPI）
• 构建多跳推理链（multi-hop reasoning）
• 实现自动文档摘要 + 分类 pipeline
• 将系统封装成 REST API 对外提供服务

SGLang 正在快速演进，v0.5.6 已经展现出强大的生产力。掌握它，意味着你能更快地把想法落地为可用的 AI 应用。