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    设置n_jobs有时不提速甚至更慢,因算法本身不支持(如LogisticRegression的lbfgs求解器)、小数据下通信开销超收益、GridSearchCV与内层estimator双重并行导致OOM、Windows下spawn机制引发递归错误,以及pickle序列化大数组耗时。
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    应分离推理与渲染负载,强制纯CPU推理、启用模型量化、设置帧预算上限,并通过GPU显存分级调度、AppleSilicon内存优化、轻量模型替代及DirectML部署等五类策略协同解决卡顿问题。
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