SGLang电商推荐场景：个性化生成部署案例

1. 引言：当大模型遇上电商推荐

你有没有想过，为什么你在某宝、某东上看商品时，总感觉“它懂我”？那些精准的推荐、贴心的描述，背后其实是一套复杂的智能系统在运作。而今天我们要聊的，不是传统的推荐算法，而是用大语言模型（LLM）+ 推理框架 SGLang来打造一个更聪明、更个性化的电商推荐引擎。

这不是简单的“猜你喜欢”，而是让AI根据用户行为、历史偏好、实时上下文，动态生成一段自然流畅又高度定制化的商品推荐语。比如：

“考虑到您之前喜欢极简风的家居设计，这款北欧原木茶几不仅材质环保，还特别适合小户型客厅布局，搭配绿植更有生活气息。”

这样的推荐，不再是冷冰冰的标签匹配，而是像一位懂你的朋友在说话。

但问题来了——大模型虽然能力强，部署起来却很吃资源，响应慢、成本高、难维护。这时候，SGLang就登场了。

2. SGLang 是什么？为什么适合电商场景

2.1 SGLang 简介

SGLang 全称 Structured Generation Language（结构化生成语言），是一个专为大模型推理优化设计的高性能框架。它的目标很明确：让大模型跑得更快、更省资源、更容易用。

尤其是在 CPU 和 GPU 资源有限的情况下，SGLang 能通过一系列技术手段显著提升吞吐量，降低延迟，特别适合需要高并发、低延迟的线上服务场景——比如电商平台的实时推荐系统。

它主要解决两个核心问题：

复杂任务支持：不只是回答“你好吗”，还能做多轮对话、任务规划、调用外部 API、生成结构化数据（如 JSON）等。
开发效率与性能兼顾：前端提供简洁的 DSL（领域特定语言）来写逻辑，后端专注调度优化和多 GPU 协同，真正做到“写得简单，跑得飞快”。

2.2 SGLang 的核心技术亮点

RadixAttention（基数注意力）

这是 SGLang 最关键的优化之一。它使用一种叫Radix Tree（基数树）的数据结构来管理 KV 缓存。

什么意思呢？

在电商推荐中，同一个用户可能会连续查看多个商品，每次请求都包含相同的用户画像信息（比如“喜欢日系风格”、“预算500以内”）。传统方式会重复计算这些共性部分，浪费算力。

而 RadixAttention 让多个请求共享已计算过的前缀缓存。只要前面的输入相同，就能直接复用结果，缓存命中率提升 3–5 倍，响应速度大幅提升，尤其适合多轮交互或批量推荐场景。

结构化输出支持

推荐系统往往需要把 AI 生成的内容结构化，比如返回一个包含标题、描述、关键词、情感倾向的 JSON 对象。

SGLang 支持基于正则表达式的约束解码，可以直接引导模型输出符合指定格式的结果，避免后期解析错误。例如：

{ "title": "为你精选的日式收纳盒", "desc": "天然竹材制作，分区合理，适合厨房或书房使用。", "tags": ["日式", "环保", "收纳"], "sentiment": "positive" }

这种能力对构建稳定可靠的推荐接口至关重要。

前后端分离架构：DSL + 运行时优化

SGLang 提供了一种类似编程的语言 DSL，让你可以用简洁代码定义复杂的生成逻辑。比如：

先查用户画像
再检索候选商品
最后结合上下文生成推荐文案

这部分由开发者用 DSL 编写，清晰易维护；而底层的并行调度、显存管理、批处理优化，则交给 SGLang 的运行时系统自动完成。

这就像是你只需要告诉厨师“要做一道辣味牛肉面”，剩下的火候控制、食材准备、出锅时机都由专业厨房系统搞定。

3. 实战部署：从零搭建电商推荐服务

我们来一步步演示如何用 SGLang 部署一个电商个性化推荐服务。

3.1 环境准备与版本确认

首先确保你已经安装了 SGLang。可以通过 pip 安装最新版：

pip install sglang

然后验证是否安装成功，并查看当前版本号：

import sglang print(sglang.__version__)

输出应为：

0.5.6

这说明你正在使用的是SGLang v0.5.6，具备完整的结构化生成和 RadixAttention 支持。

提示：建议使用 Python 3.9+ 环境，并配备至少一张 NVIDIA GPU（如 A100 或 4090）以获得最佳性能。

3.2 启动 SGLang 服务

接下来启动推理服务器。假设你已经下载了一个适用于中文电商场景的大模型（如 Qwen-7B 或 Baichuan-13B），可以这样启动服务：

python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /path/to/your/model/qwen-7b \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --log-level warning

参数说明：

--model-path：模型本地路径，必须是 HuggingFace 格式
--host 0.0.0.0：允许外部访问（生产环境注意防火墙）
--port：指定端口，默认是 30000，可根据需要修改
--log-level warning：减少日志输出，保持界面干净

服务启动后，你会看到类似以下的日志：

INFO: Started server process [12345] INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:30000

表示服务已在http://你的IP:30000上运行。

3.3 编写推荐逻辑：用 DSL 定义生成流程

现在我们来编写一个典型的电商推荐生成逻辑。假设我们要根据用户的浏览历史和当前商品类别，生成一段个性化推荐语。

使用 SGLang 的 Python API，我们可以这样写：

import sglang as sgl @sgl.function def generate_recommendation(user_profile, history, current_category): # Step 1: 分析用户偏好 profile_summary = sgl.gen( f"请总结以下用户的购物偏好：\n{user_profile}\n浏览历史：{history}", max_tokens=100 ) # Step 2: 构造推荐提示词 prompt = f""" 你是电商平台的智能推荐官，请根据以下信息为用户生成一条亲切自然的推荐语： 用户特点：{profile_summary.value} 当前浏览品类：{current_category} 要求： - 语气友好，像朋友聊天 - 突出商品价值点 - 控制在80字以内 - 输出纯文本，不要加标题 """ # Step 3: 生成推荐文案 recommendation = sgl.gen(prompt, max_tokens=80) return recommendation

这段代码做了三件事：

先让模型理解用户画像
再构造一个带有上下文的提示词
最终生成推荐语

由于 SGLang 支持函数式编程风格，整个流程清晰可读，便于测试和迭代。

3.4 调用服务并获取结果

你可以通过 HTTP 请求直接调用这个函数（需配合 FastAPI 或内置路由），也可以在本地脚本中运行：

# 示例输入 result = generate_recommendation( user_profile="女性，25-30岁，注重生活品质，偏好简约设计", history="浏览过北欧风茶几、藤编收纳筐、香薰蜡烛", current_category="地毯" ).text() print(result)

可能的输出：

看你最近关注家居好物，这款羊毛混纺地毯质感柔软，灰蓝色也很百搭，放在客厅瞬间提升温馨感哦～

是不是很有“人味儿”？

而且因为用了 RadixAttention，如果多个用户有相似画像，系统会自动复用缓存，大幅降低响应时间。

4. 电商场景下的优化实践与经验分享

4.1 如何提升推荐的相关性？

光生成通顺句子还不够，关键是“准不准”。我们在实践中发现几个有效方法：

加入规则过滤层：在生成前先用传统推荐算法筛选出 Top-K 商品，再送入 LLM 生成描述，避免“胡说八道”。
强化上下文注入：除了用户画像，还可以传入天气、节日、促销活动等动态信息，让推荐更有场景感。
微调模型微调：用真实用户点击数据微调模型，让它学会哪些话更能打动人心。

4.2 性能调优建议

为了让 SGLang 在高并发下依然稳定，我们总结了几条经验：

优化项	建议
批处理大小（batch size）	设置为 8–16，平衡吞吐与延迟
显存优化	使用`--mem-fraction-static 0.8`控制显存占用
并发请求	配合负载均衡器（如 Nginx）做横向扩展
日志级别	生产环境设为`warning`，减少 I/O 开销

此外，SGLang 支持多 GPU 并行推理，只需添加--parallel-config tensor-parallel-size=2参数即可启用张量并行。