Modular Cloud正在解决大语言模型(LLM)推理中的路由问题。传统负载均衡方法不适用于LLM,因为需要考虑状态、硬件特性和会话连续性。新的路由层能够根据缓存状态和硬件优化请求处理,支持多步骤执行,从而提升响应速度和效率。
本研究探讨了用户查询路由问题,特别是针对不同大语言模型的查询。通过GQR-Bench基准比较多种路由机制,发现增强型WideMLP模型在准确性和速度上表现最佳,并提出了实用建议。
Routing Arena是一个路由问题基准套件,旨在改进神经组合优化评估方法的缺陷和忽视旧有运筹学方法的问题。WRAP是一种新的评估度量标准,量化了神经路由求解器的运行效率,突显了现有运筹学方法的优势和神经方法的潜力。
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