Dienen Sie Open-Modelle schnell mit SGLang.
SGLang ist ein leistungsfähiges Bereitstellungsframework für große Sprachmodelle und multimodale Modelle, das entwickelt wurde, um Inferenz mit geringer Latenz und hohem Durchsatz von einzelnen GPUs bis hin zu verteilten Clustern zu ermöglichen.
Hot-Swap lokaler LLMs ohne Änderung der Clients.
In Kürze jonglieren Sie mit vLLM, llama.cpp und mehr – jede Stack auf einem eigenen Port. Alles nachgeschaltete System erwartet dennoch eine einzige /v1-Basis-URL; sonst müssen Sie ständig Ports, Profile und Einweg-Skripte verwalten. llama-swap ist der /v1-Proxy vor diesen Stacks.
Wie Sie OpenCode installieren, konfigurieren und verwenden können
Ich komme immer wieder zu llama.cpp für lokale Inferenz – es gibt Ihnen die Kontrolle, die Ollama und andere abstrahieren, und es funktioniert einfach. Es ist leicht, GGUF-Modelle interaktiv mit llama-cli zu nutzen oder eine OpenAI-kompatible HTTP-API mit llama-server bereitzustellen.
