迁移到 SGLang 前要准备什么
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。
换工具的成本常被低估，这篇按步骤列出迁移前后要做的事。
以从 vLLM 迁移为例
迁移不一定是「全面替换」。很多团队会先把一部分任务交给 SGLang，与 vLLM 并行一段时间再决定。
迁移步骤
- 盘点资产：现在用的提示词、模板、知识库、自动化流程和历史产出。
- 确认导出方式：哪些能导出、格式是什么、哪些只能手工迁移。
- 挑 3 个典型任务（如「接入现有应用」「小规模微调」）在两边同时做。
- 按同一张评分表比较结果。
- 迁移账号与权限，通知团队新的使用规范。
- 保留旧工具一段时间的只读访问，确认无遗漏后再停用。
对比测试用的任务
接入现有应用
适用情况：手头有一个已有的业务系统时。
通过兼容 OpenAI 格式的接口把本地服务接入现有系统，设置超时和并发上限，先在测试环境跑通。
验收标准：超时与并发有限制。
不建议迁移的情况
- 核心流程依赖 vLLM 特有的功能或集成。
- 团队刚刚完成培训，切换成本过高。
- 新工具的数据处理条款不满足要求。
延伸练习
模型对比测试
适用情况：手头有两到三个候选开源模型时。
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。
检查点：测试问题相同。
私有知识问答
输入：一批不能上传云端的内部文档。
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。
检查点：断网可用。
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。
验收标准：开启了访问认证。
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：服务对外暴露有风险
只监听内网地址，加认证和反向代理。
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。
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：许可证
规定能否商用、是否需署名等条件，部署前必须阅读。
适合人群：游戏开发者
游戏开发者可以用 SGLang 处理原型与素材、NPC 对话与文案等工作。需要注意：关注生成素材的授权和平台对 AI 内容的披露要求。
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。
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。
写在最后
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 SGLang 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 SGLang 的数据处理条款，再决定能否使用。