SGLang

🌐 English Edition (Bản tiếng Anh) ← Chương trước: Phần 6: Agentic DevOps & AI Observability | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 8: Grand Finale AI-Native Architecture → Answer-first: Bảo vệ hệ thống AI theo chuẩn OWASP LLM 2026 yêu cầu triển khai LLM Firewalls (NeMo Guardrails, Lakera Guard), cô lập môi trường Agent Sandbox và điều phối chi phí thông minh với cơ chế fallback sang vLLM/SGLang local giúp ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu và tối ưu ngân sách. ...

Tech Radar: SGLang EAGLE-2: Kỹ Thuật Speculative Decoding Đa Tầng & Tăng Tốc Suy Luận LLM Bằng Tree-Attention Answer-First: Cơ chế EAGLE-2 tích hợp trong engine SGLang thiết lập chuẩn mực công nghệ suy luận AI năm 2026, giải quyết triệt để bài toán nghẽn băng thông bộ nhớ (<1 FLOP/byte) của quá trình sinh token tự hồi quy bằng cách kết hợp dự đoán đặc trưng đa tầng (Multi-layer Feature Extrapolation) với kiểm chứng cây token động (Dynamic Tree-Attention). Trên cụm 8x GPU NVIDIA H100, EAGLE-2 giúp tăng tốc độ sinh token từ 2.5x đến 3.5x, giảm độ trễ Time-Per-Output-Token từ 35.7ms xuống 11.6ms trên Llama-3-70B mà hoàn toàn không làm suy giảm chất lượng output. ...