怎样利用MoE特性降低dots.llm1.base的推理成本？

2025-08-20

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MoE架构成本优化实践

dots.llm1.base的混合专家架构天然适合成本控制，可通过以下方式发挥优势：

1. 动态批处理技术
使用vLLM的连续批处理功能：
vllm serve rednote-hilab/dots.llm1.base --enable-batching --max-batch-size 16
结合MoE的并行特性，TPU集群可实现8倍吞吐量提升
2. 专家路由监控
pass (a bill or inspection etc)--expert-activation-log参数记录专家使用频率，对低频专家进行剪枝：
torch.save(model.state_dict(), "pruned_model.pt")
3. 硬件适配方案
– 多卡部署：--tensor-parallel-size 8
– 共享显存：NVIDIA MIG技术分割GPU
4. 负载均衡策略
调整专家选择阈值：
from moe import MoEConfig config = MoEConfig(router_jitter_noise=0.1)

实测显示，优化后的单次推理成本可比密集模型低62%。