一种基于MoE架构的多模态大模型动态压缩与推理优化方法

本发明涉及一种基于MoE架构的多模态大模型动态压缩与推理优化方法，包括以下步骤：建立符合医疗设备规范的边缘计算系统，基于改进型混合专家MoE架构构建医学影像分析网络，采用特征编码层、动态路由层、专家执行层三层级联结构；执行专家模块动态加载与显存优化；执行知识图谱补偿与领域知识注入；执行硬件指令级优化与计算加速；执行多专家特征融合与决策加权；执行诊断结果生成与置信度评估：执行实时数据回传与模型迭代优化；执行多设备协同与负载均衡；执行系统安全监控与异常处置；生成结构化诊断报告。解决了多模态大模型精度损失难以满足实际需求的问题，实现了医学特征自适应动态压缩、医疗硬件协同的能效优化、医学知识增强的跨模态补偿。