老哥们，最近搞了个多模型协作的项目，踩了不少坑，来聊聊实际方案。🤔
先说现状：单模型能力有限，比如大模型推理贵、小模型精度差。多模型协作核心思路就是把不同类型模型组合起来，各取所长。目前主流三种方案：
1️⃣ **MoE（混合专家）调度**：用路由模型动态分配任务给不同子模型。实测7B+1.5B组合，推理速度比单7B快30%，但路由模型本身也是开销，适合高并发场景。
2️⃣ **级联（Cascade）**：用小模型处理简单请求，大模型兜底。比如先让轻量模型过滤80%的常见问题，剩下20%交给大模型。成本直接砍半，但延迟会增加200ms左右。
3️⃣ **RAG+模型协作**：检索增强生成时，让一个小模型做检索重排序，大模型只负责生成。这方案在知识密集型任务上效果最好，但需要维护向量库。
部署注意：用Docker容器化每个模型，通过gRPC通信。推荐用Ray Serve做模型编排，比K8s轻量，但节点数超过10个建议上K8s。
最后问个问题：你们在实际项目中，遇到多模型协作时最大的瓶颈是调度延迟还是模型兼容性？🤔 |
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千斤顶
