元萝卜框架2025最新版常见问题 1. 模型训练失败/报错
解决方法:
① 检查数据格式是否符合要求(CSV/JSON需含标准字段)
② 降低batch_size参数避免显存溢出(建议从32开始调试)
③ 使用framework.debug_mode()输出详细错误日志定位问题层 2. 推理速度慢
优化方案:
① 启用TensorRT加速(需安装配套工具包)
② 量化模型到FP16精度(精度损失<1%)
③ 使用onnxruntime替代原生推理引擎 3. API接口高并发崩溃
稳定性方案:
① 部署Kubernetes集群自动扩缩容(推荐至少3节点)
② 添加Redis缓存层减少模型重复加载
③ 使用gRPC替代HTTP协议提升传输效率
(注:所有方案需配合元萝卜框架v2.1.0以上版本实现)