一种基于多模态大模型混合专家的多算法可插拔部署方法及系统

本发明公开了一种基于多模态大模型混合专家的多算法可插拔部署方法及系统，包括一个基础预训练多模态大模型，通过使用单一的基础预训练多模态大模型来处理全部算法任务，减少了对多个独立模型的需求，从而节省了存储和计算资源，其中，基础预训练多模态大模型能够针对不同的算法任务使用LORA进行不同的微调，产生不同的专家模块LORA‑Weight‑Task，所述基础预训练多模态大模型及其生成的专家模块能够支持多算法的可插拔部署，专家模块的可插拔部署允许系统根据具体任务需求动态调整，使得系统能够轻松地适应新的任务或业务场景，而无需重新训练整个模型。