lmsysorg/sglang
这是用于开源项目sglang（GitHub地址：[https://github.com/sgl-project/sglang]
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Docker images for https://github.com/sgl-project/sglang
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 lmsysorg/sglang 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- openeuler/sglang Docker 镜像说明（openEuler 上的 SGLang 推理环境，适合国产 OS 与昇腾等硬件上的大模型服务）
- voipmonitor/sglang Docker 镜像说明（VoIPMonitor SGLang 推理镜像，适合语音监控场景下的大模型服务）
- vllm/vllm-openai Docker 镜像说明
- dengcao/vllm-openai Docker 镜像说明（社区维护的 vLLM OpenAI 兼容推理镜像，适合自建大模型 HTTP API）
- dustynv/vllm Docker 镜像说明（高性能 LLM 推理服务）
Deployment & Usage Documentation
(2 articles)
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull lmsysorg/sglang:<标签>
更多 sglang 镜像推荐
openeuler/sglang
openeuler
SGLang是基于openEuler构建的高性能大语言模型和视觉语言模型服务框架，提供低延迟、高吞吐量推理，支持多设备（NVIDIA/AMD GPU、CPU等）和多模型，适用于从单GPU到分布式集群的部署场景。
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针对RTX PRO 6000 Blackwell (SM120a) GPU优化的SGLang推理栈，基于Ubuntu 24.04和CUDA 13.2.0，集成PyTorch nightly、FlashInfer和b12x，支持NVFP4精度，提供高性能大语言模型推理能力。
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ocss884
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镜像拉取常见问题
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错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"