SGLang أم vLLM لخدمة النماذج محليًا؟

كيف يختلف أسلوب الجدولة بينهما

الفرق الجوهري يكمن في كيفية تعامل كل محرك مع السياق المشترك بين الطلبات. تدير آلية PagedAttention الخاصة بـ vLLM ذاكرة GPU الخاصة بذاكرة KV المؤقتة تمامًا كما يدير نظام التشغيل الذاكرة الافتراضية — إذ تخصص الصفحات عند الطلب، مما يزيل التجزئة التي تعاني منها المعالجة الدفعية البسيطة. هذا يجعل vLLM فعالًا عند التزامن العالي بغض النظر عمّا إذا كانت الطلبات تتشارك المحتوى أم لا.

يبني SGLang على فكرة إدارة ذاكرة مشابهة، لكنه يضيف RadixAttention، وهي طبقة تخزين مؤقت مُنظَّمة على شكل شجرة بادئات: عندما تتشارك عدة طلبات بادئة موجّه متطابقة (موجّه نظام متكرر، أو الأدوار من 1 إلى 3 في محادثة جارية)، يعيد SGLang استخدام الحساب المخزَّن مؤقتًا بدلًا من إعادة حسابه. بالنسبة لأحمال العمل ذات التداخل الكبير في البادئات — روبوتات المحادثة ذات موجّه النظام الثابت الطويل، أو الوكلاء الذين يعيدون تشغيل أدوار محادثة سابقة — يقلل هذا من زمن الاستجابة وضغط ذاكرة GPU معًا.

بالنسبة للطلبات الفردية وغير المترابطة التي لا تتشارك سياقًا، يؤدي المحركان أداءً متقاربًا — إذ لا تظهر ميزة RadixAttention إلا عندما تتكرر البادئات فعليًا.

الاختيار بناءً على حِمل العمل لديك

• ▸**اختر vLLM إذا:** كنت بحاجة إلى دعم واسع لبنى النماذج، وتفضّل النظام البيئي الأكبر والأنضج، أو كان حِمل العمل لديك في معظمه طلبات فردية بلا سياق مشترك كبير.
• ▸**اختر SGLang إذا:** كان حِمل العمل لديك يهيمن عليه المحادثات متعددة الأدوار، أو حلقات الوكلاء التي تعيد تشغيل سياق سابق، أو التوليد المهيكل/المقيّد (مخططات JSON، استدعاء الدوال) حيث دعمه الأصلي أكثر نضجًا.
• ▸**لا هذا ولا ذاك، إذا:** كنت تشغّل نموذجًا واحدًا للاستخدام الشخصي من مستخدم واحد على جهاز مكتبي أو محمول — فكلا المحركين مصمم لإنتاجية الطلبات المتزامنة ويحمل عبء إعداد لا يستحق العناء في هذه الحالة. واجهة أمامية مثل Ollama أو LM Studio تناسب هذه الحالة بشكل أفضل.