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在AMD GPU上构建混合模型与vLLM-SR
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
我们正在构建混合模型（MoM）系统，以提升大型语言模型（LLM）的集体智能。核心问题包括捕捉请求与响应信号、优化模型协作和确保系统安全。通过vLLM语义路由器，我们展示了在AMD GPU上实时路由查询的能力，支持多种模型和信号类型。MoM架构通过智能调度和能力匹配，实现高效的AI部署。
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关键要点
- 我们正在构建混合模型（MoM）系统，以提升大型语言模型（LLM）的集体智能。
- 核心问题包括捕捉请求与响应信号、优化模型协作和确保系统安全。
- 通过vLLM语义路由器，我们展示了在AMD GPU上实时路由查询的能力。
- 混合模型（MoM）与混合专家（MoE）的区别在于，MoM是多个独立模型的系统架构，而MoE是在单个模型内部的路由。
- MoM架构允许在请求级别进行路由，支持不同架构和能力的模型。
- MoM的设计哲学强调信号驱动决策、能力匹配和成本意识调度。
- 我们在AMD MI300X GPU上部署了一个实时演示系统，展示了完整的MoM架构。
- 演示系统包括6个专业模型和11个路由决策，支持多种信号类型。
- 互动演示提供实时路由决策的可视化，显示所选模型和匹配信号。
- 信号类型包括延迟、嵌入、领域、语言、事实检查等，支持基于信号的路由。
- 我们提供了在AMD GPU上运行vLLM-SR的快速入门指南。
- 关键发现包括数学/科学查询自动触发推理模式，简单问答快速路由到小模型，用户反馈触发重新路由。
- 我们欢迎社区开发者和研究人员加入，共同构建系统智能。
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