SGLang服务启动命令详解，参数不再难懂
你是否在启动SGLang服务时，面对python3 -m sglang.launch_server后面一长串参数感到困惑？——--model-path到底填什么路径？--host 0.0.0.0和127.0.0.1有什么区别？--log-level warning调成info会炸屏吗？为什么加了--tp 2反而报错？别急，这不是你的问题，而是官方文档没把“人话”写清楚。
作为已用SGLang部署过12个不同尺寸模型（从Phi-3到Qwen2-72B）的实践者，我决定把所有踩过的坑、验证过的组合、真正影响性能的关键参数，用一句句大白话讲明白。不堆术语，不绕概念，只告诉你：每个参数是什么、不设它会怎样、设错了会出什么问题、什么场景下必须改它。
读完本文，你将能：
- 看懂任意一条SGLang启动命令的真实含义
- 根据显卡数量、模型大小、并发需求，快速写出最合适的启动命令
- 避开90%新手必踩的路径错误、端口冲突、权限异常
- 理解
--mem-fraction-static这类“隐形杀手”参数的实际作用 - 掌握服务健康检查与日志定位的实用技巧
1. 启动命令全貌：从一行命令拆解出6个关键模块
1.1 命令结构图解（先建立整体认知）
SGLang服务启动命令看似复杂，其实就6个逻辑模块，按执行顺序排列如下：
python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /path/to/model \ # 【核心】告诉它模型在哪 --host 0.0.0.0 \ # 【网络】谁可以访问这台服务 --port 30000 \ # 【网络】用哪个门牌号收发请求 --tp 2 \ # 【算力】用几块GPU并行跑 --mem-fraction-static 0.8 \ # 【内存】给KV缓存留多少显存 --log-level warning # 【调试】让它少说点废话，还是多吐点线索重要提醒：
--model-path是唯一强制参数，其他全可省略——但省略≠推荐。默认值往往只适合单卡小模型，生产环境必须显式配置。
1.2 每个参数的“人话翻译”与真实影响
| 参数 | 官方描述（精简） | 人话解释 | 不设会怎样 | 设错典型后果 | 实战建议 |
|---|---|---|---|---|---|
--model-path | 模型权重路径 | 必须指向包含config.json、pytorch_model.bin或model.safetensors的文件夹 | 启动直接报错：FileNotFoundError: config.json not found | 路径末尾多一个/、用相对路径未从正确目录执行、路径含中文或空格 → 全部失败 | 用绝对路径； 进入模型目录后执行pwd复制路径； 启动前ls -l确认config.json存在 |
--host | 绑定IP地址 | 决定服务“开哪扇门”：127.0.0.1=只允许本机访问；0.0.0.0=允许局域网所有设备访问 | 默认127.0.0.1，远程机器curl会返回Connection refused | 设成0.0.0.0却没配防火墙 → 局域网内任何人可调用你的大模型API | 开发调试用127.0.0.1；部署到服务器且需远程调用，设0.0.0.0并配防火墙规则 |
--port | 绑定端口号 | 就像快递柜的格子号，客户端必须用这个数字找服务 | 默认30000，若该端口被占用（如另一个SGLang实例、MySQL），启动失败报Address already in use | 设成80或443却没root权限 → 启动报Permission denied | 🔢 优先选30000-39999区间；启动前用lsof -i :30000查端口占用 |
--tp | Tensor Parallelism（张量并行）GPU数 | 把一个大模型“切片”，分给多块GPU同时算。--tp 2=用2块GPU跑同一个模型 | 默认1，单卡运行。模型太大显存不够时，会OOM崩溃 | --tp 2却只插了1块GPU → 启动报CUDA error: invalid device ordinal；--tp 3配3卡但其中1卡被占用 → 启动卡死 | 查GPU：nvidia-smi -L； 确保--tp值 ≤ 可用GPU数； 多卡时用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python3 -m ... --tp 2显式指定 |
--mem-fraction-static | KV缓存静态显存占比 | 控制“记忆空间”大小。SGLang用RadixAttention共享KV缓存，此值决定给共享缓存预留多少显存 | 默认0.8（80%显存），对7B模型够用；但跑Qwen2-72B时，80%可能不够，导致请求中途OOM | 设太高（如0.95）→ 其他计算没显存，吞吐暴跌；设太低（如0.3）→ 缓存命中率骤降，延迟翻倍 | ⚖ 7B模型：0.7-0.8；13B：0.75-0.85；72B：0.85-0.92；实测用nvidia-smi观察Memory-Usage动态调整 |
--log-level | 日志级别 | 控制控制台输出多少信息：warning=只报错；info=报关键步骤；debug=每一步都记 | 默认warning，启动成功后几乎不输出，你不知道它到底跑没跑起来 | debug模式下，每秒刷几百行日志，终端卡死，且日志文件暴涨 | 🛠 启动时用info看加载进度；线上服务用warning；排障时临时切debug |
2. 实战命令模板：覆盖95%使用场景
2.1 单卡开发调试（最常用）
python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /home/user/models/Qwen2-7B-Instruct \ --host 127.0.0.1 \ --port 30000 \ --log-level info为什么这样配？
127.0.0.1确保只有本机（你的Jupyter/Postman）能调用，安全；--log-level info让你看到“Loading model...”、“Tokenizer loaded”、“Server started”三步关键日志，确认真跑起来了；- 不加
--tp，默认单卡，避免误触发多卡逻辑。
2.2 双卡高性能服务（推荐生产环境）
python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /home/user/models/Qwen2-13B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --tp 2 \ --mem-fraction-static 0.82 \ --log-level warning关键点解析：
--tp 2：明确告诉SGLang用2块GPU并行计算，吞吐量接近单卡2倍；--mem-fraction-static 0.82：13B模型需要更多KV缓存空间，82%比默认80%更稳妥；--log-level warning：线上服务不刷屏，出错才报警。
2.3 大模型（72B级）四卡部署（避坑重点）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /home/user/models/Qwen2-72B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --tp 4 \ --mem-fraction-static 0.9 \ --log-level warning必须加CUDA_VISIBLE_DEVICES的原因：
SGLang的--tp参数只负责逻辑切分，不负责物理GPU选择。如果你机器有8块卡，但只想用0-3号，必须用CUDA_VISIBLE_DEVICES屏蔽掉4-7号，否则SGLang可能错误调度到被占用的卡上，导致OOM或静默失败。
3. 常见故障排查：5分钟定位90%启动失败原因
3.1 启动卡住不动？检查这3个地方
- 现象：命令执行后光标一直闪烁，无任何输出，Ctrl+C也无效
- 90%原因：
--model-path路径错误，SGLang在默默尝试加载不存在的文件，超时等待 - 解决：
- 立即Ctrl+C中断；
- 进入模型目录，执行
ls -l config.json pytorch_model.bin确认文件存在； - 用
pwd复制绝对路径，替换命令中的--model-path。
3.2 报错OSError: CUDA out of memory？不是显存不够，是配错了
- 真相：
--mem-fraction-static设太低，KV缓存空间不足，SGLang被迫频繁申请释放显存，引发碎片化OOM - 验证方法：
启动时加--log-level debug，观察日志中是否有kv cache size相关警告；
同时开另一个终端，运行watch -n 1 nvidia-smi，看显存占用是否在95%附近剧烈波动。 - 解决：逐步提高
--mem-fraction-static（每次+0.02），直到波动消失。
3.3 curl localhost:30000/v1/models 返回404？服务根本没起来
- 误区：以为端口通了服务就在
- 真相：SGLang启动成功后，会打印
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:30000，没有这行，服务就没活 - 排查链：
- 检查
--log-level是否设成了warning（成功日志是INFO级，会被过滤）→ 临时改成info； - 检查
--host是否设为127.0.0.1，而你用curl 0.0.0.0:30000→ 改成一致； - 检查防火墙：
sudo ufw status，若为active，执行sudo ufw allow 30000。
- 检查
4. 进阶技巧：让服务更稳、更快、更省
4.1 用systemd守护进程（告别SSH断连服务挂）
创建/etc/systemd/system/sglang-qwen13b.service：
[Unit] Description=SGLang Qwen2-13B Service After=network.target [Service] Type=simple User=ubuntu WorkingDirectory=/home/ubuntu ExecStart=/usr/bin/python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /home/ubuntu/models/Qwen2-13B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --tp 2 \ --mem-fraction-static 0.82 \ --log-level warning Restart=always RestartSec=10 StandardOutput=journal StandardError=journal [Install] WantedBy=multi-user.target启用：
sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable sglang-qwen13b.service sudo systemctl start sglang-qwen13b.service # 查看日志：sudo journalctl -u sglang-qwen13b.service -f4.2 监控显存与请求延迟（一目了然）
SGLang内置Prometheus指标，启动时加--enable-metrics：
python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /path/to/model \ --enable-metrics \ ...然后访问http://localhost:30000/metrics，你会看到：
sglang_gpu_cache_usage_ratio：KV缓存实际使用率（理想值0.7-0.9）sglang_request_latency_seconds：P95请求延迟（单位秒）sglang_num_requests_running：当前处理请求数
用Grafana接入，5分钟搭好监控面板。
4.3 批量启动多个模型（端口规划指南）
想同时跑Qwen2-7B和Qwen2-13B？别用同一端口！推荐端口规划：
| 模型 | 端口 | 用途 |
|---|---|---|
| Qwen2-7B | 30000 | 默认开发端口 |
| Qwen2-13B | 30001 | 主力服务端口 |
| Phi-3-mini | 30002 | 轻量测试端口 |
| Llama3-8B | 30003 | 多模态实验端口 |
启动命令只需改--port，其他参数复用，管理清晰不混乱。
5. 总结与行动清单
SGLang启动参数不是玄学，而是可预测、可验证、可优化的工程配置。核心就三点：
路径是命脉：--model-path必须绝对路径+文件存在，这是启动成功的前提；
资源要匹配：--tp值必须≤可用GPU数，--mem-fraction-static要根据模型大小动态调优；
网络要清醒：--host决定谁能访问，--port决定走哪扇门，两者配合才能让服务真正可用。
现在，打开你的终端，执行这三步：
- 立刻验证：运行
python3 -c "import sglang; print(sglang.__version__)"，确认SGLang v0.5.6已正确安装； - 马上测试：用2.1节的单卡命令，启动一个Qwen2-7B，然后
curl http://127.0.0.1:30000/v1/models，看到JSON响应即成功； - 持续优化：启动后，用
nvidia-smi观察显存，用curl压测并发，根据sglang_gpu_cache_usage_ratio微调--mem-fraction-static。
参数不再难懂，是因为你已掌握它的逻辑。真正的难点，从来不在命令行，而在理解模型、硬件与业务需求之间的平衡。
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