趋近智
本课程是关于构建和部署专家混合(MoE)模型的技术课程。它详细阐述了MoE架构,从基本数学原理到高级实现策略。您将学习构建、训练和优化稀疏模型,侧重于高级路由算法、分布式训练技术以及大规模应用所需的高效推理方法。本课程内容涵盖MoE层与现代Transformer架构的整合,以及管理其性能的实践考量。
先修课程 深度学习与Transformer
级别:
高级MoE实现
实现用于MoE层的多种路由机制,包括带噪Top-k和Switch式路由。
大规模训练
应用专家并行和其他分布式训练技术,有效扩展MoE模型。
性能优化
开发并应用负载均衡损失函数,以避免专家塌缩并提升训练稳定性。
高效推理
构建优化的推理管线,运用专家卸载和量化等技术用于稀疏模型。
架构整合
将MoE层整合到现有Transformer模型中,并分析其性能权衡。
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