性能波动在昇腾 NPU 双模型部署中常见，主因是资源竞争和软件配置。通过系统化排查（从单模型测试到并发分析）和量化对比（延迟、Throughput），你能快速定位瓶颈。优化后，双模型推理的波动可控制在 $ \sigma < 10% $ 内，提升效率。如果问题持续，建议参考昇腾官方文档或社区论坛（如华为昇腾官网）。最终，保持环境一致性和逐步验证是关键。

批量训练策略：合理选择批量大小（如 64），结合DataLoader实现高效数据流。这能平衡计算资源与训练稳定性。收敛速度提升：综合使用学习率调度（如余弦退火）、优化器（Adam）和正则化（权重衰减）。早停机制能自动终止训练，避免资源浪费。实际应用：在生成式 AI 任务中，如 GAN 或 VAE，这些技巧可提升生成质量。实验表明，批量训练结合学习率优化，能将收敛时间减少 30% 以上。通过以上方法

在 VSCode 的 WSL 2 环境中使用 Copilot 时，可能会遇到权限同步问题导致 Claude Agent 无法正常工作。在 WSL 中独立安装 Copilot 插件，而非依赖 Windows 主机版本。在新实例中安装最小化 VSCode 和 Copilot 验证是否工作，逐步排除原有环境配置干扰。检查 WSL 2 中的 Git 配置是否与 Windows 主机一致。日志通常位于 WS