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综合多方信息来看,JIT模式适用于快速探索:无需代码变更即可实现模块自动发现与实时优化。重要注意事项:通过代码启用JIT时,import aitune.torch.jit.enable必须作为首行导入。v0.3.0版本后,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。当模块因图中断(如包含条件逻辑)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:无法推测批次尺寸、不支持多后端基准测试、无法保存优化成果、无缓存功能——每次新会话都需重新优化。

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