<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>SGLang on Kh4ng</title>
    <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/sglang/</link>
    <description>Recent content in SGLang on Kh4ng</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>vi-VN</language>
    <lastBuildDate>Sat, 22 Aug 2026 10:00:00 +0700</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/sglang/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Serving LLM: Vì sao chạy production khó hơn demo rất nhiều</title>
      <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/serving-llm/</link>
      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 10:00:00 +0700</pubDate>
      <guid>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/serving-llm/</guid>
      <description>Model benchmark đẹp, demo trên máy cá nhân mượt — nhưng đưa lên production cho 5000 người dùng cùng lúc thì GPU báo Out-of-memory. Đi từ prefill/decode, KV Cache, PagedAttention, continuous batching, chunked prefill, đến cách chọn serving engine (vLLM, SGLang&amp;hellip;) — và vì sao vấn đề không nằm ở model mà nằm ở cách serving.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
