路由器缓存与优化

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用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。

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参考文献

Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer, Noam Shazeer, Azalia Mirhoseini, Krzysztof Maziarz, Andy Davis, Quoc Le, Geoffrey Hinton, Jeff Dean, 2017 arXiv (arXiv) DOI: 10.48550/arXiv.1701.06538 - 介绍了稀疏门控专家混合层，定义了路由（门控网络）及其将令牌引导至专家的功能。本文提供了对MoE架构的基本理解。
DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale, Samyam Rajbhandari, Conglong Li, Zhewei Yao, Minjia Zhang, Reza Yazdani Aminabadi, Ammar Ahmad Awan, Jeff Rasley, Yuxiong He, 2022 ICML 2022 DOI: 10.48550/arXiv.2201.05596 - 介绍了优化MoE推理和训练的方法，包括路由器的高效通信和部署策略，与本节路由器优化主题直接相关。
NVIDIA TensorRT Developer Guide, NVIDIA Corporation, 2023 (NVIDIA Corporation) - 关于通过量化、层融合和内核优化等方法优化深度学习推理的指南，适用于路由器组件以提升性能。
GShard: Scaling Giant Models with Automatic Partitioning and Parallelism, Dmitry Lepikhin, HyoukJoong Lee, Yuanzhong Xu, Dehao Chen, Orhan Firat, Yanping Huang, Maxim Krikun, Noam Shazeer, Zhifeng Chen, 2020 arXiv preprint arXiv:2006.16668 DOI: 10.48550/arXiv.2006.16668 - 讨论大型MoE模型的分布式训练和推理，详细说明了与专家并行和通信模式相关的挑战和解决方案，这些都影响路由器部署。