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版本：v0.4

多层感知机选择

概览​

mlp 在 CPU 上运行已训练的神经分类器，把请求映射到候选模型。

参考：它与 KNN、KMeans 和 SVM 同属基于 ML 的模型选择家族。

主要优势​

  • 学习线性方法（KNN、线性核 SVM）无法捕获的复杂非线性决策边界。
  • 使用 Candle 推理绑定。
  • 支持自定义隐藏层大小，以平衡模型容量和推理速度。
  • 与其他选择算法接入同一 decision.algorithm 表面。

算法原理​

MLP 使用带可配置隐藏层的前馈神经网络，把查询分类到候选模型：

  1. 特征工程：查询嵌入（预计算或按需）与可选的类别 one-hot 编码拼接，形成输入特征向量。
  2. 前向传播：特征向量经过带 ReLU 激活的隐藏层，产出候选模型上的概率分布。
  3. 选择：输出概率最高的模型被选中。
Input: query_embedding (dim) + category_one_hot (num_categories)
  ↓
Hidden Layer 1: Linear(dim, h1) → ReLU
  ↓
Hidden Layer 2: Linear(h1, h2) → ReLU
  ↓
Output Layer: Linear(h2, num_models) → Softmax
  ↓
Output: P(model_i | query) for each candidate

选择流程​

解决什么问题？​

有些路由边界是非线性的，静态排序或更简单的线性规则无法很好捕获。mlp 从历史数据中学习这些更复杂的查询到模型边界，同时把推理保持在选择层内。

何时使用​

  • 需要捕获查询到模型映射中的复杂非线性模式。
  • 你有代表性的已标注查询到模型数据集。
  • 该路由可以接受 CPU 推理成本。
  • KNN/KMeans/SVM 决策边界不足以覆盖你的工作负载。

已知限制​

  • 需要预训练模型权重；没有训练数据无法从零开始。
  • 当前决策工厂始终构造 CPU 选择器。已接受的 device 字段未接到请求时选择。
  • 与 KNN 不同，MLP 是“黑盒” — 更难解释为何选中特定模型。
  • 训练需要单独的 modelselection 训练流水线；见 ML Model Selection。

配置​

在 routing.decisions[].algorithm 下配置：

algorithm:
  type: mlp

全局 ML 设置​

global:
  router:
    model_selection:
      ml:
        models_path: ".cache/ml-models"
        embedding_dim: 768
        mlp:
          pretrained_path: .cache/ml-models/mlp_model.json

参数​

参数类型默认值说明
devicestringcpu兼容字段；当前决策工厂无论该值如何都使用 CPU
pretrained_pathstring—预训练 MLP 模型权重路径（JSON 格式）

反馈​

MLP 不支持在线 UpdateFeedback()。要提高选择质量，请用新的查询到模型分配数据，通过训练流水线重新训练模型。

实验状态​

该算法标记为实验性。API 可能在未来版本中变化。

训练示例和标签可能包含敏感请求数据；请相应地治理它们及派生产物。完整示例见： config/fragments/algorithm/selection/mlp.yaml。