Spark+PyTorch 性能调优最佳实践(上集)：自定义全连接层

大模型与Agent智能体

新星创作者: 人工智能技术领域

领域专家: 大数据技术领域

2023-01-13 02:44:59

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Spark+PyTorch 性能调优最佳实践(上集)：自定义全连接层	Spark+PyTorch 性能调优最佳实践(上集) ：自定义全连接层，中集进行微调卷积神经网络的所有层参数

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当用户抱怨你的AI服务“响应太慢”，当GPU利用率长期徘徊在30%以下，当成本账单远超预算——作为AI应用架构师，你需要的不是“头痛医头”的补丁式优化，而是系统的性能调优方法论。AI系统性能调优不是“黑魔法”，而是系统思维+工具链+实战经验的结合。用工具链精准定位瓶颈；用量化、剪枝、分布式推理优化模型；用数据 pipeline、缓存优化数据层；用异步框架、队列优化应用层。作为AI应用架构师，你需要的不是“精通所有优化技巧”，而是根据业务场景选择最合适的优化策略。

本章简要介绍了AI Agent性能监控与调优的重要性，探讨了人工智能与AI Agent的崛起背景，并概述了本书的结构安排。在接下来的章节中，我们将详细讨论AI Agent性能监控与调优的基础理论、技术手段和实践方法，帮助读者全面了解并掌握这一领域的关键技术。关键词：人工智能，AI Agent，性能监控，性能调优，监控指标，调优策略摘要：本文全面探讨了AI Agent性能监控与调优的策略，从背景介绍到具体方法，再到未来趋势，为读者提供了系统、全面的技术指导。

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