在AIGC大模型全链路开发与落地中，性能调优是衔接模型优化与高效运行的关键环节，直接决定大模型的算力利用率、推理速度与部署性价比。当前千亿、万亿参数量的大模型，无论是分布式训练还是多场景部署，都面临调优参数繁琐、人工成本高昂、调优效果不均衡、难以适配硬件动态变化等痛点——传统调优方式依赖开发者的专业经验，需手动调试上百项参数，不仅耗时耗力，还易出现“调优不彻底、参数不适配、效果难复现”的问题，尤其

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随着 AIGC 大模型向更大参数量、多场景化、规模化落地转型，性能优化已成为提升大模型研发效率、降低运行成本、保障用户体验的核心竞争力，而精准、高效的性能剖析能力，则是性能优化的前提与基础。

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随着 AIGC 产业从技术研发向规模化产业应用深度转型，模型部署的效率、灵活性、稳定性、成本，已成为决定大模型产业落地速度与规模的核心因素。cann-deployer 作为 CANN 生态专属的 AIGC 大模型全场景部署模块，依托生态的全链路协同优势、对昇腾全系列硬件的深度适配、对 AIGC 大模型部署特性的专属优化，完美解决了传统部署工具 “适配难、流程繁、迁移差、不稳定、成本高” 的痛点，实

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随着 AIGC 大模型向多场景、低成本、规模化落地转型，模型压缩已成为平衡 “性能、成本、效率” 的核心技术，而针对 AIGC 大模型与昇腾硬件做专属优化的高精度压缩能力，则是提升落地性价比、扩大落地场景的关键。

随着 AIGC 大模型向多场景、低成本、规模化落地转型，模型压缩已成为平衡 “性能、成本、效率” 的核心技术，而针对 AIGC 大模型与昇腾硬件做专属优化的高精度压缩能力，则是提升落地性价比、扩大落地场景的关键。