Uru:
- Site na ibu ụzọ were profaịlụ wee tụọ ezigbo mkpọmkpọ, na-eme ka njikarịcha dabere na data kama ịkọ nkọ yana ịkọwapụta nsonaazụ profaịlụ site na ọgụgụ isi.
- Ikike iji lekwasịrị anya ọrụ kachasị ọnụ n'ihe gbasara oge mmalite, ịdị nro, ebe nchekwa na batrị wee wepụ ọrụ dị arọ na eriri isi.
- Ikike ijikwa batrị na ọnụ ahịa nhazi nke ikike AI dị ka ihe nrụnye ngwaọrụ yana oku igwe ojii site na nlele na nhazi ogbe.
Ndị ọrụ ekwentị enweghị ndidi. Ọ bụrụ na ngwa ahụ mepere nwayọọ nwayọọ, kwụgidere mgbe ọ na-atụgharị, ma ọ bụ na-agbapụ batrị ngwa ngwa, onye ọrụ na-ehichapụ ya ma nye ya ọkwa kpakpando na ụlọ ahịa ahụ. Ịrụ ọrụ na arụmọrụ batrị bụ ihe gbasara ịlanarị ngwa mkpanaka; Ọ na-emetụta ma afọ ojuju onye ọrụ yana ogo ụlọ ahịa. AI bụ ihe enyemaka siri ike n'ịchọpụta ihe mgbochi arụ ọrụ (bottlenecks), ịkọwa nsonaazụ nha, yana ịkwado nkwalite. Mana iwu ọla edo ka dị: tụọ ụzọ, bulie elu ma emechaa. N'ime nkeji a, anyị ga-amụta iji AI dozie arụmọrụ yana nsogbu batrị n'ụzọ dabere na data. Otu ihe dị mkpa karịsịa bụ ijikwa mmetụta na batrị na arụmọrụ nke ike AI anyị gbakwunyere na nkeji gara aga (ụdị ngwaọrụ, oku igwe ojii).
Na-ebuli elu na-enweghị atụ
Nnukwu mmejọ nke onye nrụpụta na-enweghị ahụmahụ bụ njikarịcha amụma: igbu oge na-ekwu "nke a ga-adị ngwa ngwa". Ezigbo ọkpọ nkụ na-adịkarị n'ebe a na-atụghị anya ya. Ya mere, buru ụzọ were profaịlụ (profiling - ịlele akụkụ nke ngwa na-ewe oge / ebe nchekwa / batrị). Android Studio Profiler na Xcode Instruments bụ maka ọrụ a. Inye data nha na AI na-eme ka nkọwa dị ngwa ngwa; Mana na-enweghị nha, ịgwa AI "ngwa m adịghị ngwa, mee ngwa ngwa" pụtara ịkọ amụma n'amaghị ama.
Isi axes anọ nke arụmọrụ bụ:
axis
akara
ihe kpatara ya
Oge mmalite
Ngwa na-emepe n'oge
Nnukwu ọrụ na isi eri
Ọsụ asụsụ (jank)
Akwụkwọ mpịakọta na-arapara
Nhazi ogologo, redraw na-enweghị isi na eri UI
ebe nchekwa
ọzịza, ọdịda
Leak, nnukwu onyonyo, enweghị njikwa cache
batrị / okpomọkụ
ngwa ngwa ejaculation
Ọnọdụ na-aga n'ihu, netwọkụ, ihe mmetụta, ọrụ ndabere
NDỤMỌDỤ: Mgbe ị na-ajụ AI gbasara okwu arụmọrụ, nye mmepụta profaịlụ (nke ọrụ na-ewe ogologo oge, eserese ebe nchekwa). Data siri ike dị ka "ọrụ ahụ na-ewe 30ms kwa etiti" na-enye AI ohere ilekwasị anya na ezigbo ọkpọ; Nkebi ahịrịokwu dị ka "nwayọọ" na-ewepụta azịza zuru oke na enweghị isi.
Ọnụ ego batrị nke ikike AI
Akụkụ AI anyị gbakwunyere na modul a dị ike, mana ha enweghị onwe ha. Ịwepụ ihe nlereanya na ngwaọrụ na-akpaghasị ihe nhazi na batrị; Nchọpụta onyonyo na-agba ọsọ mgbe niile (dịka nhazi igwefoto ọ bụla) ga-ekpo ọkụ ekwentị wee tufuo batrị n'ime nkeji. Igwe ojii AI na-akpọ, n'aka nke ọzọ, na-eri batrị site na idobe redio netwọkụ (enten na-eziga ma na-anata data) oge niile. Ngwọta: Gbaa ụdị ngwaọrụ naanị mgbe achọrọ ya, lelee igwefoto ugboro ole na ole n'otu nkeji karịa etiti ọ bụla, batch ziga arịrịọ igwe ojii, bulie elu mgbe ngwaọrụ na-akwụ ụgwọ ma ọ bụ na-arụ ọrụ.
Kpachara anya: Njirimara AI na-agba ọsọ mgbe niile (nsụgharị ndụ, njirimara ihe na-aga n'ihu) nwere ike igbapu batrị ngwa ngwa, mee ka ngwaọrụ ahụ kpoo ọkụ, na sistemụ nwere ike ịghasa ya. Otu njirimara na-eme ka onye ọrụ chee na ehichapụrụ ụgwọ a. M na-ajụkarị AI "kedu ka m ga-esi mee ka batrị a bụrụ enyi na enyi?" Jụọkwa ajụjụ a.
Nzọụkwụ nke njikarịcha
- tụọ. Chọta ezigbo ọkpọkọ na Profiler; echela.
- Họrọ nnukwu nsogbu. Achụpụla 1% nkwalite; Ebumnuche maka azụmahịa kacha ọnụ.
- Jụọ AI na data. Rịọ ntụnye nkwalite site na iji mmepụta profaịlụ + koodu dabara adaba.
- Tinye ma tụọ ọzọ. Nkwalite a ọ dị adị? Ọnụọgụ a adaala?
- Njikwa nlọghachi azụ. Ọ nwere ihe njikarịcha mebiri? Tinyegharịa ule anya na arụ ọrụ.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Ịchọ ebe na-ezighi ezi. Otu otu chere na ndetu ndị ahụ rapaara wee rụgharịa koodu mpịakọta ahụ ruo ọtụtụ izu n'enweghị isi. Mgbe ha weghaara onye profaịlụ ma nye data ahụ na AI, ọ tụgharịrị na ezigbo ọkpọ bụ ihe oyiyi a na-ebugharị na netwọk na ahịrị ọ bụla. Mgbe agbakwunyere cache a na-ahụ anya, ọsụ ụzọ mụbara site na 42 FPS ruo 60 FPS. Ihe nkuzi: nha na-ezere izu mbọ nke enweghị isi.
Ikpe 2 - Njirimara nnukwu anụ batrị. Ngwa ntụgharị asụsụ gbakwunyere ntụgharị ederede dị ndụ na igwefoto; Ndị ọrụ mere mkpesa na "ekwentị ahụ kpụ ọkụ n'ọnụ n'ime nkeji iri na ise na 30% nke batrị ahụ efuola." Mgbe a nyochara AI, a chọpụtara na igwefoto na-ahazi okpokolo agba 30 kwa nkeji; Mgbe e wedara nke a ka ọ bụrụ okpokolo agba 5 ma emelitere nsonaazụ ya na okpokolo agba ole na ole dị iche, oriri batrị belatara ruo otu ụzọ n'ụzọ atọ, a hụghịkwa ogo ya. Ihe nkuzi: Jiri anya batrị tọọ AI mgbe niile.
Ikpe 3 - mmalite nwayọ. Otu ngwa na-emepe na sekọnd 4.5; 20% nke ndị ọrụ na-apụ na mmalite. Profaịlụ ahụ gosipụtara na ọrụ mbụ niile (nyocha, ntinye data, nkwadebe ihe nlereanya) mere n'usoro na eri isi. Site na atụmatụ AI, ebigharịrị ndị a ma tinye ya na ọkụ azụ; E belatara oge mmeghe na 1.3 sekọnd, ma gbahapụrụ agbahapụ ọkara. Ihe nkuzi: rụọ naanị ọrụ dị mkpa na mbido.
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa na-adịghị ike: "ngwa m adịghị eji nwayọ, mee ya ngwa ngwa."
Ike ngwa ngwa: "Ndepụta mpịakọta na-arapara (jank) na ngwa gam akporo m. Profiler Data: bindImageView na-ewe 28ms na etiti ọ bụla, a na-ebufe ihe oyiyi site na netwọk oge ọ bụla, ọ dịghị cache. Koodu njikọ: [RecyclerView adapter code]. Na-akwado 3 kasị dị irè optimizations n'usoro nke mmetụta. Kwupụta uru na-atụ anya na o kwere omume na-ebelata ihe ngwọta maka nke ọ bụla. "
Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi
Bottleneck template template: "Kụgharịa data profaịlụ ndị a wee chọta ọrụ 3 kachasị ọnụ ahịa: [profiler mmepụta]. Na-atụ aro ihe nwere ike ime na njikarịcha maka nke ọ bụla. Nye mmetụta kachasị elu mbụ."
Ndebiri njikarịcha batrị: "Njirimara a na-agbapụ batrị ngwa ngwa: [atụmatụ, dịka ọnọdụ na-adịgide adịgide]. Mee ka ọ bụrụ batrị enyi na enyi: - Belata ugboro ugboro- Mmachibido n'azụ- Nhazi nhazi- Na-agba ọsọ naanị mgbe ọ dị mkpa Hazie ngwọta na-enweghị imebi ahụmahụ onye ọrụ. [koodu]"
Nbulite ngwa ngwa mmalite: "Melite ngwa ngwa ngwa ngwa. Ihe a na-eme ugbu a na mmalite: [ndepụta]. Kedu nke a ga-eyigharị, ndabere, ma ọ bụ nke umengwụ? Kewaa ndị dị mkpa. [koodu]"
AI atụmatụ na-eri template: "Tulee arụmọrụ na batrị ụgwọ nke [na-ngwaọrụ nlereanya / igwe ojii oku] atụmatụ m gbakwunyere. Depụta metrics m kwesịrị ịlele na azum iji belata ọnụ ahịa. [koodu]"
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-ebuli elu na-enweghị atụ. A na-anọkarị n'ebe dị iche karịa ka e buru n'amụma.
- Ịchụ obere uru. Buru n'uche maka ihe omume kachasị ọnụ karịa ka 1% kwalite.
- Na-eleghara ọnụ ahịa batrị nke njirimara AI anya. Ụdị/igwefoto/netwọk na-agba ọsọ mgbe niile na-eri batrị.
- Na-agwụcha isi eri. Nbuli dị arọ nke mmalite na mpịakọta ekwesịghị ịdị na eri UI.
- Anaghị atụgharịgharị mgbe emeziwanye ya. Nyochaa na mmelite ahụ dị adị na ọ dịghị agbaji ihe ọ bụla.
- Atụ arụmọrụ na emulator. Ngwa ngwa ngwa, okpomọkụ na batrị dị iche kpamkpam.
Na nchịkọta
Ịrụ ọrụ na batrị bụ ihe gbasara ịlanarị ngwa mkpanaka. Iwu ọla edo: tụọ ụzọ, bulie elu ma emechaa. Inye data profaịlụ na AI na-eme ka nkọwa dị elu; Ọchịchọ na-enweghị atụ nke 'ịgba ọsọ' na-eduga n'ịkọ nkọ. Ebumnuche maka azụmahịa kachasị ọnụ, achụla obere uru. Ike AI agbakwunyere na modul a dị ike mana ọ na-ebu batrị na ụgwọ nhazi; Jikwaa ọnụ ahịa a site na ibelata oge nlele, batching, na ịgba ọsọ naanị mgbe achọrọ ya. Tụọkwa ọzọ na ezigbo ngwaọrụ mgbe nkwalite ọ bụla gachara.
Ọrụ ngwa
Bubata profaịlụ n'ime ngwa (ọrụ ma ọ bụ ihe atụ nke gị) ma ọ bụ mepụta mmepụta profaịlụ nlere ma jiri “Bottleneck analysis template” kọwaa ya site na AI. Tinye nkwalite mmetụta kachasị elu wee tụọ ọzọ: ọnụọgụ ahụ ọ dara n'ezie? Ọzọkwa, nyochaa njirimara AI ị gbakwunyere na modul a (ụdị ngwaọrụ ma ọ bụ oku igwe ojii) n'ihe gbasara batrị nwere "ntụgharị ọnụahịa AI" wee chọpụta ma ọ dịkarịa ala otu ntọala batrị.
ndetu
- [] Enwetara m profaịlụ tupu njikarịcha, echeghị m
- [ ] Ezubere m maka azụmaahịa kachasị ọnụ, anaghị m agbasa na obere uru
- [] Enyere m data profaịlụ AI na ọnụọgụ kọmpụta
- [ ] M enyochala ọnụ ahịa batrị/processor nke njirimara AI
- [ ] Ewepụrụ m ibu dị arọ na eri isi
- [] Mgbe njikarịcha, m tụrụ ọzọ na ezigbo ngwaọrụ wee lelee regression