SGLang 新手第一练：一个可交付的小任务
先说清楚它是什么：SGLang 属于「本地与开源」方向的开源项目，高性能的大模型推理与服务框架。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：私有知识问答
目标：用 SGLang 完成一次「私有知识问答」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 阅读仓库 README 与许可证。
- 准备材料：一批不能上传云端的内部文档（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：断网可用。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
在本地搭建问答：本地模型负责回答，文档向量化存储在本机，回答时注明出处段落，断网情况下验证仍可使用。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「小规模微调」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
补充练习
团队共享服务
适用情况：手头有一台团队共用的服务器时。
把服务部署为团队共享：设置访问认证、按用户记录调用日志、限制单用户并发，并写一份使用说明。
检查点：开启了访问认证。
本地部署试跑
准备材料：一台有独立显卡或大内存的电脑。
按官方文档在本机部署，选择一个适合显存的模型尺寸，运行一个简单的对话或推理测试，记录显存占用和生成速度。
交付前确认：记录了资源占用。
模型对比测试
输入：两到三个候选开源模型。
用 20 个真实业务问题测试候选模型，记录回答质量、速度和资源占用，选出最适合的模型。
验收标准：测试问题相同。
常见问题：生成速度很慢
检查是否使用了 GPU 加速，减少上下文长度。
常见问题：显存不足无法加载
换用更小的模型或更低的量化等级，或启用 CPU 卸载。
常见问题：升级后不兼容
固定版本号，升级前在测试环境验证。
概念补充：LoRA 微调
只训练少量附加参数的低成本微调方法。
概念补充：推理框架
负责加载模型并高效生成结果的软件。
适合人群：医疗机构行政人员
医疗机构行政人员可以用 SGLang 处理文书整理、患者沟通材料等工作。需要注意：AI 不得替代医生诊断，患者信息必须按法规保护。
适合人群：法务与律师助理
法务与律师助理可以用 SGLang 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意：AI 输出不构成法律意见，条款和法规必须由执业人员核实。
适合人群：财务人员
财务人员可以用 SGLang 处理单据识别录入、报表说明与分析等工作。需要注意：财务数据属于敏感信息，优先使用企业版或本地方案，结果需复核。
注意事项
本文基于 SGLang 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。