简介
SGLang团队发布mini-SGLang，将30万行代码压缩至5000行，保留重叠调度、FlashAttention-3等核心优化技术。该版本专为学习大模型推理原理设计，开发者可在周末内读完代码，性能与完整版相近。mini-SGLang支持在线/离线服务、流式传输和重叠调度，主要定位教学实验，不建议生产环境使用。
SGLang团队刚刚发布了mini-SGLang，将原本30万行的代码库压缩到仅5000行。这个版本保留了所有核心优化技术，包括重叠调度、FlashAttention-3、基数缓存等，性能在在线服务场景下与完整版几乎相同。
为什么需要迷你版
许多开发者希望了解现代大语言模型推理的内部工作原理，但直接阅读30万行的生产代码几乎不可能。mini-SGLang就是为了解决这个问题而生，包含了所有核心优化，代码量足够小，可以在一个周末内读完。
核心功能完整保留
- 重叠调度技术
- FlashAttention-3和FlashInfer内核
- 基数缓存和分块预填充
- 张量并行
- JIT CUDA内核
- OpenAI兼容API
在Qwen3-32B模型、4张H200显卡的实际工作负载测试中，mini-SGLang展现了与完整版相近的性能表现。
定位明确：学习与实验
有网友询问mini-SGLang是否支持GGUF格式服务，开发团队明确表示，这个版本主要是为了教学和实验目的，不建议用于生产环境或需要完整后端扩展的场景。对于GGUF等生产级需求，建议使用完整的SGLang。
另一个关注点是低比特量化支持。目前mini-SGLang主要专注于展示核心推理优化，对于8比特以下的量化格式支持尚未明确。
技术细节
mini-SGLang是目前唯一支持在线/离线服务、流式传输和重叠调度的最小化推理项目。有开发者指出，这种设计甚至为将来将核心从Python迁移到其他语言提供了实验基础。
对于需要最新CUDA内核（如sm_120/Blackwell架构）和高性能NVFP4、FP8等格式支持的开发者，mini-SGLang可能还需要等待后续更新。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
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- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
