പ്രകടനവും ബാറ്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള വേഗതയേറിയതും കാര്യക്ഷമവുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആദ്യം ഒരു പ്രൊഫൈൽ എടുത്ത് യഥാർത്ഥ തടസ്സം അളക്കുക, ഊഹക്കച്ചവടത്തിന് പകരം ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നടത്തുകയും പ്രൊഫൈൽ ഔട്ട്പുട്ട് കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുക
• സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സമയം, ഒഴുക്ക്, മെമ്മറി, ബാറ്ററി എന്നിവയുടെ കാര്യത്തിൽ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ പ്രവർത്തനം ടാർഗെറ്റുചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, പ്രധാന ത്രെഡിൽ നിന്ന് കനത്ത ജോലികൾ നീക്കം ചെയ്യുക
• സാമ്പിളിലൂടെയും ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിലൂടെയും ഉപകരണ മോഡലും ക്ലൗഡ് കോളിംഗും പോലുള്ള AI കഴിവുകളുടെ ബാറ്ററിയും പ്രോസസ്സറും നിയന്ത്രിക്കാനുള്ള കഴിവ്

മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കൾ അക്ഷമരാണ്. ആപ്പ് സാവധാനം തുറക്കുകയോ സ്ക്രോൾ ചെയ്യുമ്പോൾ തൂങ്ങിക്കിടക്കുകയോ ബാറ്ററി പെട്ടെന്ന് തീർന്നുപോകുകയോ ചെയ്താൽ, ഉപയോക്താവ് അത് ഇല്ലാതാക്കുകയും സ്റ്റോറിൽ സ്റ്റാർ റേറ്റിംഗ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രകടനവും ബാറ്ററി കാര്യക്ഷമതയും ഒരു മൊബൈൽ ആപ്പിൻ്റെ നിലനിൽപ്പിൻ്റെ കാര്യമാണ്; ഇത് ഉപയോക്തൃ സംതൃപ്തിയെയും സ്റ്റോർ റാങ്കിംഗിനെയും നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു. പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ (തടസ്സങ്ങൾ) കണ്ടെത്തുന്നതിനും അളക്കൽ ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ സഹായമാണ് AI. എന്നാൽ സുവർണ്ണ നിയമം അവശേഷിക്കുന്നു: ആദ്യം അളക്കുക, പിന്നീട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. ഈ യൂണിറ്റിൽ, AI ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതിയിൽ പ്രകടനവും ബാറ്ററി പ്രശ്നങ്ങളും പരിഹരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ പഠിക്കും. മുമ്പത്തെ യൂണിറ്റുകളിൽ (ഓൺ-ഡിവൈസ് മോഡൽ, ക്ലൗഡ് കോളിംഗ്) ഞങ്ങൾ ചേർത്ത AI കഴിവുകളുടെ ബാറ്ററിയിലും പ്രകടനത്തിലും സ്വാധീനം ചെലുത്തുക എന്നതാണ് ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം.

അളക്കാതെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

അനുഭവപരിചയമില്ലാത്ത ഒരു ഡെവലപ്പറുടെ ഏറ്റവും വലിയ തെറ്റ് പ്രവചനാത്മക ഒപ്റ്റിമൈസേഷനാണ്: "ഇത് മന്ദഗതിയിലായിരിക്കണം" എന്ന് പറഞ്ഞ് സമയം പാഴാക്കുക. യഥാർത്ഥ തടസ്സം മിക്കവാറും എപ്പോഴും ഒരു അപ്രതീക്ഷിത സ്ഥലത്താണ്. അതിനാൽ ആദ്യം പ്രൊഫൈൽ എടുക്കുന്നു (പ്രൊഫൈലിംഗ് - ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ഏത് ഭാഗമാണ് എത്ര സമയം/മെമ്മറി/ബാറ്ററി ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് അളക്കുന്നു). ആൻഡ്രോയിഡ് സ്റ്റുഡിയോ പ്രൊഫൈലറും എക്സ്കോഡ് ഇൻസ്ട്രുമെൻ്റും ഈ ജോലിക്കുള്ളതാണ്. AI-ക്ക് അളക്കൽ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് വ്യാഖ്യാനത്തെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു; എന്നാൽ അളക്കാതെ, AI-യോട് "എൻ്റെ ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്ലോ ആണ്, സ്പീഡ് അപ്പ്" എന്ന് പറയുന്നത് അന്ധമായി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുക എന്നാണ്.

പ്രകടനത്തിൻ്റെ നാല് പ്രധാന അക്ഷങ്ങൾ ഇവയാണ്:

അച്ചുതണ്ട്

ലക്ഷണം

സാധാരണ കാരണം

ആരംഭിക്കുന്ന സമയം

അപേക്ഷ വൈകി തുറക്കുന്നു

പ്രധാന ത്രെഡിൽ കനത്ത ജോലി

ഒഴുക്ക് (ജങ്ക്)

സ്ക്രോൾ കുടുങ്ങി

ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രോസസ്സിംഗ്, UI ത്രെഡിൽ അനാവശ്യമായ വീണ്ടും വരയ്ക്കൽ

ഓർമ്മ

വീക്കം, തകർച്ച

ചോർച്ച, വലിയ ചിത്രം, അനിയന്ത്രിതമായ കാഷെ

ബാറ്ററി/ചൂട്

ദ്രുത സ്ഖലനം

തുടർച്ചയായ ലൊക്കേഷൻ, നെറ്റ്‌വർക്ക്, സെൻസർ, പശ്ചാത്തല ജോലി

നുറുങ്ങ്: ഒരു പ്രകടന പ്രശ്‌നത്തെക്കുറിച്ച് AI-യോട് ചോദിക്കുമ്പോൾ, പ്രൊഫൈൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് നൽകുക (ഏത് പ്രവർത്തനത്തിന് എത്ര സമയമെടുക്കും, മെമ്മറി ഗ്രാഫ്). "ആ ഫംഗ്‌ഷൻ ഓരോ ഫ്രെയിമിനും 30ms എടുക്കും" എന്നതുപോലുള്ള ഹാർഡ് ഡാറ്റ, യഥാർത്ഥ തടസ്സത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ AI-യെ അനുവദിക്കുന്നു; "സ്ലോ" പോലെയുള്ള ആത്മനിഷ്ഠമായ പദപ്രയോഗം പൊതുവായതും ഉപയോഗശൂന്യവുമായ ഉത്തരം നൽകുന്നു.

AI കഴിവുകളുടെ ബാറ്ററി ചെലവ്

ഈ മൊഡ്യൂളിൽ ഞങ്ങൾ ചേർത്ത AI സവിശേഷതകൾ ശക്തമാണ്, പക്ഷേ അവ സൗജന്യമല്ല. ഉപകരണത്തിലെ മോഡൽ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നത് പ്രോസസറിനേയും ബാറ്ററിയേയും ബുദ്ധിമുട്ടിക്കുന്നു; തുടർച്ചയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ (ഉദാ. ക്യാമറ ഓരോ ഫ്രെയിമും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്) ഫോണിനെ ചൂടാക്കുകയും മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ ബാറ്ററി കളയുകയും ചെയ്യും. നേരെമറിച്ച്, ക്ലൗഡ് AI കോളുകൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് റേഡിയോ (ഡാറ്റ അയയ്‌ക്കുകയും സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ആൻ്റിന) എല്ലായ്‌പ്പോഴും ഓൺ ചെയ്‌ത് ബാറ്ററി ഇല്ലാതാക്കുന്നു. പരിഹാരങ്ങൾ: ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ഉപകരണത്തിൽ മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഓരോ ഫ്രെയിമിനും പകരം സെക്കൻഡിൽ കുറച്ച് തവണ ക്യാമറ സാമ്പിൾ ചെയ്യുക, ബാച്ച് ക്ലൗഡ് അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്ക്കുക, ഉപകരണം ചാർജ് ചെയ്യുമ്പോഴോ നിഷ്‌ക്രിയമായിരിക്കുമ്പോഴോ ഹെവി ലിഫ്റ്റിംഗ് നടത്തുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: തുടർച്ചയായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI ഫീച്ചറിന് (തത്സമയ വിവർത്തനം, തുടർച്ചയായ ഒബ്‌ജക്‌റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ) ബാറ്ററി വളരെ വേഗത്തിൽ കളയാനും ഉപകരണം ചൂടാക്കാനും സിസ്റ്റം ത്രോട്ടിൽ ചെയ്യാനും കഴിയും. ഈ ചെലവ് ഇല്ലാതാക്കിയതായി ഉപയോക്താവിന് തോന്നുന്ന ഒരു സവിശേഷത. ഞാൻ എപ്പോഴും AIയോട് ചോദിക്കാറുണ്ട് "ഈ ഫീച്ചർ ബാറ്ററി ഫ്രണ്ട്‌ലി ആക്കുന്നത് എങ്ങനെ?" എന്ന ചോദ്യവും ചോദിക്കുക.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ്റെ ഘട്ടങ്ങൾ

1. അളക്കുക. പ്രൊഫൈലർ ഉപയോഗിച്ച് യഥാർത്ഥ തടസ്സം കണ്ടെത്തുക; ഊഹിക്കരുത്.
2. ഏറ്റവും വലിയ പ്രശ്നം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. 1% മെച്ചപ്പെടുത്തൽ പിന്തുടരരുത്; ഏറ്റവും ചെലവേറിയ ഇടപാട് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
3. ഡാറ്റ സഹിതം AI-യോട് ചോദിക്കുക. പ്രൊഫൈൽ ഔട്ട്പുട്ട് + പ്രസക്തമായ കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ നിർദ്ദേശം അഭ്യർത്ഥിക്കുക.
4. പ്രയോഗിച്ച് വീണ്ടും അളക്കുക. മെച്ചപ്പെടുത്തൽ യഥാർത്ഥമാണോ? എണ്ണം കുറഞ്ഞോ?
5. റിഗ്രഷൻ നിയന്ത്രണം. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്തെങ്കിലും തകർത്തോ? ദൃശ്യപരവും പ്രവർത്തനപരവുമായ പരിശോധന ആവർത്തിക്കുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - തെറ്റായ സ്ഥലത്ത് തിരയുന്നു. ലിസ്റ്റുകൾ കുടുങ്ങിയതായി ഒരു ടീം കരുതി, സ്ക്രോളിംഗ് കോഡ് ആഴ്ചകളോളം പുനർനിർമ്മിച്ചു. അവർ പ്രൊഫൈലർ എടുത്ത് AI- യിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകിയപ്പോൾ, ഓരോ വരിയിലും നെറ്റ്‌വർക്കിൽ റീലോഡ് ചെയ്യുന്ന ചിത്രങ്ങളാണ് യഥാർത്ഥ തടസ്സമെന്ന് മനസ്സിലായി. വിഷ്വൽ കാഷെ ചേർത്തപ്പോൾ, ഒഴുക്ക് 42 FPS ൽ നിന്ന് 60 FPS ആയി വർദ്ധിച്ചു. പാഠം: അളവെടുപ്പ് ആഴ്ചകളോളം വ്യർഥമായ പരിശ്രമം ഒഴിവാക്കുന്നു.

കേസ് 2 - ബാറ്ററി മോൺസ്റ്റർ ഫീച്ചർ. ഒരു വിവർത്തന ആപ്പ് ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ വാചക വിവർത്തനം ചേർത്തു; "15 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ഫോൺ ചൂടായി, ബാറ്ററിയുടെ 30% തീർന്നു" എന്ന് ഉപയോക്താക്കൾ പരാതിപ്പെട്ടു. AI യുമായി കൂടിയാലോചിച്ചപ്പോൾ, ക്യാമറ സെക്കൻഡിൽ 30 ഫ്രെയിമുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതായി കണ്ടെത്തി; ഇത് 5 ഫ്രെയിമുകളായി ചുരുക്കുകയും ഫലം കുറച്ച് ഫ്രെയിമുകൾ മാറ്റി പുതുക്കുകയും ചെയ്തപ്പോൾ, ബാറ്ററി ഉപഭോഗം മൂന്നിലൊന്നായി കുറഞ്ഞു, ഗുണനിലവാരം ശ്രദ്ധിക്കപ്പെട്ടില്ല. പാഠം: ബാറ്ററി കണ്ണ് ഉപയോഗിച്ച് എപ്പോഴും AI സജ്ജീകരിക്കുക.

കേസ് 3 - മന്ദഗതിയിലുള്ള തുടക്കം. 4.5 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ ഒരു ആപ്പ് തുറക്കുകയായിരുന്നു; 20% ഉപയോക്താക്കൾ സ്റ്റാർട്ടപ്പിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടക്കുകയായിരുന്നു. എല്ലാ പ്രാരംഭ പ്രവർത്തനങ്ങളും (അനലിറ്റിക്‌സ്, ഡാറ്റ ലോഡിംഗ്, മോഡൽ തയ്യാറാക്കൽ) പ്രധാന ത്രെഡിൽ തുടർച്ചയായി ചെയ്തതായി പ്രൊഫൈൽ കാണിച്ചു. AI നിർദ്ദേശം അനുസരിച്ച്, ഇവ മാറ്റിവയ്ക്കുകയും ബാക്ക് ബർണറിൽ ഇടുകയും ചെയ്തു; ഉദ്ഘാടന സമയം 1.3 സെക്കൻഡായി കുറച്ചു, ഉപേക്ഷിക്കൽ നിരക്ക് പകുതിയായി. പാഠം: തുടക്കത്തിൽ അത്യാവശ്യ ജോലികൾ മാത്രം ചെയ്യുക.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ നിർദ്ദേശം: "എൻ്റെ ആപ്പ് മന്ദഗതിയിലാണ്, വേഗത കൂട്ടുക."

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം: "എൻ്റെ ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ലിസ്റ്റ് സ്ക്രോളിംഗ് കുടുങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പ്രൊഫൈലർ ഡാറ്റ: bindImageView ഓരോ ഫ്രെയിമിലും 28മി. എടുക്കും, ഓരോ തവണയും ചിത്രങ്ങൾ നെറ്റ്‌വർക്കിൽ നിന്ന് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു, കാഷെ ഒന്നുമില്ല. അനുബന്ധ കോഡ്: [RecyclerView അഡാപ്റ്റർ കോഡ്]. പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന 3 ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഇംപാക്ട് ഇഫക്റ്റുകൾക്കായി 3 ശുപാർശ ചെയ്യുക. ചിത്രത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം കുറയ്ക്കാത്ത പരിഹാരങ്ങൾ."

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ബോട്ടിൽനെക്ക് അനാലിസിസ് ടെംപ്ലേറ്റ്: "ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിച്ച് ഏറ്റവും ചെലവേറിയ 3 പ്രവർത്തനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക: [പ്രൊഫൈലർ ഔട്ട്പുട്ട്]. ഓരോന്നിനും സാധ്യമായ കാരണവും കൃത്യമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും നിർദ്ദേശിക്കുക. ഏറ്റവും ഉയർന്ന സ്വാധീനം ആദ്യം നൽകുക."

ബാറ്ററി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെംപ്ലേറ്റ്:"ഈ ഫീച്ചർ ബാറ്ററി വേഗത്തിലാക്കുന്നു: [ഫീച്ചർ, ഉദാ. സ്ഥിരമായ സ്ഥാനം]. ബാറ്ററി ഫ്രണ്ട്‌ലി ആക്കുക:- സാമ്പിൾ ഫ്രീക്വൻസി കുറയ്ക്കുക- പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിയന്ത്രണം- ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ്- ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്താതെ പരിഹാരങ്ങൾ അടുക്കുക. [കോഡ്]"

സ്റ്റാർട്ടപ്പ് സ്പീഡ്-അപ്പ് ടെംപ്ലേറ്റ്: "ആപ്ലിക്കേഷൻ സ്റ്റാർട്ടപ്പ് വേഗത്തിലാക്കുക. നിലവിൽ സ്റ്റാർട്ടപ്പിൽ ചെയ്യുന്ന കാര്യങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]. ഏതൊക്കെ മാറ്റിവയ്ക്കാം, പശ്ചാത്തലമാക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ അലസമായി ലോഡുചെയ്യാം? അത്യാവശ്യമായവ വേർതിരിക്കുക. [കോഡ്]"

AI ഫീച്ചർ കോസ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ്: "ഞാൻ ചേർത്ത [ഓൺ-ഡിവൈസ് മോഡൽ / ക്ലൗഡ് കോൾ] ഫീച്ചറിൻ്റെ പ്രകടനവും ബാറ്ററി വിലയും വിലയിരുത്തുക. ഞാൻ അളക്കേണ്ട അളവുകളും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. [കോഡ്]"

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അളക്കാതെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. യഥാർത്ഥ തടസ്സം പലപ്പോഴും പ്രവചിച്ചതിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ സ്ഥലത്താണ്.
• ചെറിയ നേട്ടങ്ങൾ പിന്തുടരുന്നു. 1% മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുപകരം ഏറ്റവും ചെലവേറിയ പ്രവർത്തനമാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
• AI ഫീച്ചറുകളുടെ ബാറ്ററി വില അവഗണിക്കുന്നു. നിരന്തരം പ്രവർത്തിക്കുന്ന മോഡൽ/ക്യാമറ/നെറ്റ്‌വർക്ക് ബാറ്ററി കെടുത്തുന്നു.
• പ്രധാന ത്രെഡ് മടുപ്പിക്കുന്നു. ആരംഭിക്കുന്നതിൻ്റെയും സ്ക്രോളിംഗിൻ്റെയും കനത്ത ലിഫ്റ്റിംഗ് UI ത്രെഡിൽ ഉണ്ടാകരുത്.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് ശേഷം വീണ്ടും അളക്കുന്നില്ല. മെച്ചപ്പെടുത്തൽ യഥാർത്ഥമാണെന്നും ഒന്നും തകർക്കുന്നില്ലെന്നും പരിശോധിക്കുക.
• എമുലേറ്ററിലെ പ്രകടനം അളക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ഉപകരണ വേഗത, താപനില, ബാറ്ററി എന്നിവ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമാണ്.

ചുരുക്കത്തിൽ

പ്രകടനവും ബാറ്ററിയും മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ നിലനിൽപ്പിൻ്റെ കാര്യമാണ്. സുവർണ്ണ നിയമം: ആദ്യം അളക്കുക, പിന്നീട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. AI-ക്ക് പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് വ്യാഖ്യാനത്തെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു; "വേഗത കൂട്ടാനുള്ള" അളവറ്റ ആഗ്രഹം അന്ധമായ ഊഹങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഏറ്റവും ചെലവേറിയ ഇടപാട് ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുക, ചെറിയ ലാഭം പിന്തുടരരുത്. ഈ മൊഡ്യൂളിൽ ചേർത്തിട്ടുള്ള AI കഴിവുകൾ ശക്തമാണെങ്കിലും ബാറ്ററിയുടെയും പ്രോസസറിൻ്റെയും ചിലവുകൾ വഹിക്കുന്നു; സാമ്പിൾ ഫ്രീക്വൻസി, ബാച്ചിംഗ്, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം റണ്ണിംഗ് എന്നിവ കുറച്ചുകൊണ്ട് ഈ ചെലവ് നിയന്ത്രിക്കുക. ഓരോ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനു ശേഷവും യഥാർത്ഥ ഉപകരണത്തിൽ വീണ്ടും അളക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഒരു പ്രൊഫൈൽ ഇമ്പോർട്ടുചെയ്യുക (നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രോജക്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഉദാഹരണം) അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സാമ്പിൾ പ്രൊഫൈൽ ഔട്ട്‌പുട്ട് സൃഷ്‌ടിച്ച് അതിനെ "ബോട്ടിൽനെക്ക് അനാലിസിസ് ടെംപ്ലേറ്റ്" ഉപയോഗിച്ച് AI വ്യാഖ്യാനിക്കുക. ഉയർന്ന ഇംപാക്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രയോഗിച്ച് വീണ്ടും അളക്കുക: സംഖ്യ യഥാർത്ഥത്തിൽ കുറഞ്ഞോ? കൂടാതെ, "AI ഫീച്ചർ കോസ്റ്റ് ടെംപ്ലേറ്റ്" ഉപയോഗിച്ച് ബാറ്ററിയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഈ മൊഡ്യൂളിൽ (ഓൺ-ഡിവൈസ് മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ക്ലൗഡ് കോൾ) നിങ്ങൾ ചേർത്ത AI ഫീച്ചർ വിലയിരുത്തുകയും കുറഞ്ഞത് ഒരു ബാറ്ററി-സൗഹൃദ ക്രമീകരണമെങ്കിലും നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് മുമ്പ് എനിക്ക് പ്രൊഫൈൽ ലഭിച്ചു, ഞാൻ ഊഹിച്ചില്ല
• [ ] ഞാൻ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ വ്യാപാരം ലക്ഷ്യമാക്കി, ചെറിയ ലാഭത്തിൽ ഞാൻ ചിതറിച്ചില്ല
• [ ] ഞാൻ AI പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ കൃത്യമായ നമ്പറുകളിൽ നൽകി
• [ ] AI ഫീച്ചറുകളുടെ ബാറ്ററി/പ്രോസസർ വില ഞാൻ വിലയിരുത്തി
• [ ] ഞാൻ മെയിൻ ത്രെഡിൽ നിന്ന് ഹെവി ലിഫ്റ്റിംഗ് നീക്കം ചെയ്തു
• [ ] ഒപ്റ്റിമൈസേഷന് ശേഷം, ഞാൻ യഥാർത്ഥ ഉപകരണത്തിൽ വീണ്ടും അളക്കുകയും റിഗ്രഷൻ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്തു