企业级大语言模型部署：Sglang+VLLM+Qwen3.5优化实践

1. 项目背景与核心价值

最近在帮某金融科技公司部署企业级大语言模型时，我采用了Sglang+VLLM+Qwen3.5的技术栈组合。这套方案在吞吐量和响应延迟上比传统方案提升了3倍以上，特别适合需要高并发处理的企业场景。不同于简单的模型部署，这次我们要解决的是每天百万级查询量下的稳定服务问题。

Qwen3.5作为通义千问的最新开源模型，在中文理解和代码生成方面表现出色。但直接部署原版模型会遇到两个痛点：一是长文本处理效率低，二是高并发时显存容易爆。通过结合Sglang的推理编排能力和VLLM的PagedAttention技术，我们实现了显存占用减少40%的同时，吞吐量提升2.8倍的优化效果。

2. 技术栈选型解析

2.1 组件分工与协同原理

这套技术栈的三个核心组件各司其职：

• VLLM：负责底层推理加速，其核心是PagedAttention技术。简单来说，就像操作系统管理内存分页一样，它把KV Cache切分成块，实现显存的动态分配。实测在32K长文本场景下，显存占用从48G降到29G。

• Sglang：作为推理编排层，主要解决两个问题：

  1. 通过RadixAttention技术自动合并相似请求的公共前缀
  2. 提供类Python的DSL实现复杂推理逻辑（后面会给出具体代码示例）

• Qwen3.5：选择72B参数的MoE版本，每个token激活12个专家。相比稠密模型，在保持相同效果的情况下，实际计算量只有稠密模型的1/3。

2.2 硬件配置方案

我们的生产环境配置如下表所示：