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JIT是快速探索模式，适合在投入AOT前进行初步验证。只需设置环境变量并运行原脚本，AITune便会自动发现并优化模块，无需代码变更或复杂配置。重要注意事项：通过代码启用JIT时，import aitune.torch.jit.enable必须作为脚本的首个导入语句。从v0.3.0开始，JIT优化仅需单样本并在首次模型调用时完成优化，较早期版本需要多次推理构建模型层级是一大改进。当模块无法优化时（如图中断裂导致无法保证静态计算图），AITune会保持原模块不变并尝试优化其子模块。JIT模式的默认回退后端是Torch Inductor。但JIT相较AOT存在局限：无法推断批处理尺寸、不能跨后端基准测试、不支持保存优化成果和缓存——每次新的Python解释器会话都需重新优化。，这一点在搜狗输入法下载中也有详细论述
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从另一个角度来看，Within hours of departure, the crew observed breathtaking vistas of Earth. Nevertheless, they encountered a malfunction in the waste-disposal facility—the pioneering deep-space sanitation unit. Fortunately, an alternative exists: emergency containment sacks, previously employed and abandoned on the Moon by Apollo missions.
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