1小时学会SGLang：交互式Notebook教程，边学边跑-开发者社区

1小时学会SGLang：交互式Notebook教程，边学边跑

引言：为什么你需要SGLang？

作为一名转行学习AI的新手，你可能经常遇到这样的困境：网课上讲的理论都听懂了，但一到自己动手实践就无从下手。SGLang正是为解决这个问题而生的交互式编程工具，它能让你在浏览器中直接运行代码、查看结果，就像在笔记本上写数学题一样自然。

SGLang的核心优势在于： -零配置上手：无需安装任何软件，打开浏览器就能用 -实时反馈：每写一行代码都能立即看到执行结果 -AI专用环境：预装了PyTorch、NumPy等常用库 -云端保存：代码和运行状态自动保存，换设备也能继续

接下来，我会带你用1小时掌握SGLang的核心用法，所有示例都可以直接在你的浏览器中运行。我们使用的环境已经预装在CSDN星图平台的镜像中，你只需要点击"启动"按钮就能开始。

1. 快速启动你的SGLang环境

1.1 访问云端环境

登录CSDN星图平台
在镜像广场搜索"SGLang"
点击"立即部署"按钮
等待约30秒完成环境初始化

启动成功后，你会看到一个类似Jupyter Notebook的界面，这就是我们的主战场。

1.2 认识操作界面

界面主要分为三个区域： - 左侧：文件浏览器（可以上传自己的数据集） - 中间：代码编辑区（在这里写Python代码） - 右侧：结果输出区（实时显示代码运行结果）

试着在第一个单元格输入以下代码并点击运行按钮（▶️）：

print("Hello, SGLang!")

你应该会立即在下方看到输出结果。恭喜，你已经完成了第一个SGLang程序！

2. SGLang基础操作指南

2.1 单元格操作技巧

SGLang的基本单位是"单元格"，每个单元格可以独立运行。常用快捷键： -Shift+Enter：运行当前单元格并跳转到下一个 -Ctrl+Enter：只运行当前单元格 -a/b：在上方/下方插入新单元格 -dd：删除当前单元格

练习：尝试用快捷键新建三个单元格，分别输入以下内容并运行：

# 单元格1 import numpy as np

# 单元格2 arr = np.array([1,2,3])

# 单元格3 print(arr.mean()) # 应该输出2.0

2.2 魔法命令的使用

SGLang支持特殊的"魔法命令"，以%开头。最实用的两个：

%timeit np.sum(arr) # 测量代码执行时间

%whos # 查看当前所有变量

特别提醒：想查看全部魔法命令可以运行%lsmagic。

3. 用SGLang实践AI案例

3.1 线性回归实战

让我们用实际案例感受SGLang的便利性。以下代码实现了简单的线性回归：

# 生成模拟数据 np.random.seed(42) X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 可视化数据 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.scatter(X, y) plt.xlabel("X") plt.ylabel("y")

运行后会看到数据点的分布图。接下来在下方新建单元格继续写：

# 计算回归参数 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] # 添加偏置项 theta = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y) print("拟合参数：", theta) # 应该接近[4,3]

3.2 模型结果可视化

再新建一个单元格可视化回归直线：

# 绘制回归线 plt.scatter(X, y) plt.plot(X, X_b.dot(theta), 'r-') plt.show()

你会发现整个建模过程被自然地分解为多个步骤，每个步骤都能即时验证，这正是SGLang的魅力所在。

4. 常见问题与解决方案

4.1 环境问题排查

如果遇到模块缺失错误，可以尝试：

!pip install 模块名 # 注意前面的感叹号

例如安装scikit-learn：

!pip install scikit-learn

4.2 内存管理技巧

长时间运行可能导致内存占用过高，解决方法：

定期重启内核（Kernel → Restart）
删除不再用的大变量：

del large_variable

使用内存监控命令：

!free -h # Linux系统查看内存使用

4.3 数据持久化

保存重要数据的两种方式：

保存为文件：

np.save('my_array.npy', arr) # 保存 arr = np.load('my_array.npy') # 加载

导出整个笔记本：File → Download as → Python (.py)

5. 总结与进阶建议

通过本教程，你已经掌握了SGLang的核心用法：

环境搭建：3步快速启动云端编程环境
基础操作：单元格编辑、魔法命令、快捷键
实战演练：完成了一个完整的机器学习案例
问题排查：解决了环境配置、内存管理等常见问题

接下来可以尝试：

导入自己的数据集进行练习
探索更复杂的AI模型实现
学习使用Markdown单元格撰写实验报告

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