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从另一个角度来看，JIT路径是快速探索路径——最适合在确定AOT方案前进行快速测试。设置环境变量后运行原有脚本，AITune会自动发现模块并实时优化，无需代码变更或额外设置。一个重要约束：通过代码（而非环境变量）启用JIT时，必须确保import aitune.torch.jit.enable是脚本中的首个导入语句。截至v0.3.0版本，JIT调优仅需单一样本并在首次模型调用时完成调优——较早期需要多次推理才能建立模型层级的版本有所改进。当模块无法调优时（例如检测到计算图中断，即torch.nn.Module包含输入条件逻辑，无法保证静态正确计算图），AITune会保持该模块不变并尝试调优其子模块。JIT模式的默认回退后端是Torch Inductor。相比AOT，JIT确实存在局限：无法推断批次大小、不能在跨后端基准测试、不支持保存工件、不支持缓存——每个新的Python解释器会话都需要重新调优。
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