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与此同时，JIT是快速探索路径：通过环境变量即可实现无代码优化。需注意在v0.3.0中，JIT仅需单样本并在首次模型调用时完成优化，较早期版本有显著改进。当模块因包含条件逻辑无法优化时，AITune会保持原模块并尝试优化其子模块，默认回退后端为Torch Inductor。但JIT存在局限：无法推测批次大小、不支持多后端基准测试、无法保存优化结果、不支持缓存——每次新的Python会话都需重新优化。
面对10 Shows L带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。