sgl-project/sglang：README 来源编辑指南

sgl-project/sglang 的 README 将项目描述为"SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models."。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"About"下的说明是：SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models. It is designed to deliver low-latency and high-throughput inference across a wide range of setups, from a single GPU to large distributed。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"News"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：[2026/07] RadixArk and Google bring full SGLang features to TPUs (blog.。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：[2026/07] 🔥 SGLang and Miles add day-0 support for Kimi K3 (blog.。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Contact Us"等段落中。可确认的线索包括：For enterprises interested in adopting or deploying SGLang at scale, including technical consulting, sponsorship opportunities, or partnership inquiries, please contact us at sglang@lmsys.org.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： README 没有给出可直接复制的安装命令。 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"About"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Contact Us"段落提到：Long-term active SGLang contributors are eligible for coding agent sponsorship, such as Cursor, Claude Code, or OpenAI Codex. Email sglang@lmsys.org with your most important commits or pull requests.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：[2026/07] Serving GLM5.2 NVFP4 agentic workloads with SGLang: Reaching 500 TPS in two weeks (blog.。