AI Agent 如何降低模型训练中的能耗？
AI Agent 通过智能优化计算流程和资源分配来降低模型训练期间的能耗，可以自动化管理硬件利用率和训练参数，在维持模型性能的同时最小化能耗。
关键原则包括：动态硬件调度，仅在必要时激活资源；以及模型剪枝和量化技术，可降低计算需求。节能训练算法优先考虑效率步骤，如混合精度训练。Agent 还优化学习率，并在达到目标时提前停止训练。其自适应资源监控可防止闲置组件的能量浪费。这些能力使其适用于云平台和本地 GPU 集群上的大规模深度学习。
实施步骤：首先集成 GPU/CPU 使用率和功耗指标的监控；部署通过强化学习自动调整批大小和学习率的 Agent；在训练阶段采用量化和剪枝；使用容器编排工具在低强度操作期间缩减资源。此类优化通常可实现 15-30% 的能耗降低，同时加速收敛，直接降低运营成本。
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