Les architectures Mixture of Experts (MoE) sont devenues une pierre angulaire pour le passage à l'échelle efficace des grands modèles de langage. Cet article explore les défis d'ingénierie de l'inférence MoE, y compris le parallélisme expert, l'équilibrage de charge entre experts et les techniques d'optimisation mémoire. Il explique comment implémenter des modèles d'activation sparse pour réduire les coûts de calcul tout en maintenant la qualité du modèle. Les sujets clés incluent les stratégies de routage, la gestion de la capacité des experts et l'ordonnancement adapté au matériel pour les GPU. L'article aborde également les considérations de déploiement réel telles que le traitement par lots, l'optimisation de la latence et l'intégration avec des frameworks d'inférence comme vLLM.
Pratiques d'ingénierie pour optimiser l'inférence dans les grands modèles de langage basés sur MoE, couvrant le parallélisme expert et l'équilibrage de charge.