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SGLang (推論サーバ)の定義
SGLangとは、大規模言語モデル(LLM)の推論処理を高速化するために設計されたオープンソースの推論サーバフレームワークのこと。
SGLang (推論サーバ)とは（詳しく解説）
SGLangはUC Berkeleyが開発したLLM推論サーバで、RadixAttentionによるKVキャッシュ再利用と高速な構造化出力生成を特徴とし、vLLMと並ぶ選択肢として広く採用されているとされる。2026年時点の実運用では、複数リクエストで共通するプロンプト接頭辞をキャッシュ共有しスループットを高められる一方、モデルやバッチサイズ次第でメモリ管理のチューニングが難しく、GPUのVRAM使用量を見誤るとOOMで落ちる落とし穴が指摘されている。現場での選び方としては、構造化出力や長いコンテキストを扱う社内API基盤にはSGLang、汎用OpenAI互換エンドポイントを素早く立てたい場合はvLLMやTGIという住み分けがよく語られる。コスト面はGPUインスタンスの時間課金が支配的で、推論サーバ自体のライセンス費用はかからずオープンソース活用によるコスト最適化が主目的になる。運用にはKubernetes等での監視・オートスケーリング知識が求められ、相場感としては自前運用に踏み切る前にマネージド推論サービスと比較検討する小規模チームが多いとされる。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「SGLang (推論サーバ)とは」 https://aipicks.jp/glossary/sglang
SGLang (推論サーバ)の使用例
- PythonでSGLangサーバを起動し、OpenAI互換の/v1/chat/completionsエンドポイントとしてローカルLLMを呼び出す用途。
- 構造化出力(JSON Schema)を強制しつつ高速に大量リクエストを捌きたい社内API基盤の推論エンジンとして採用する例。
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