Zabbix在深度學習模型調優中扮演著重要的角色，其關鍵作用如下：
監控性能指標：Zabbix可以監控深度學習模型的性能指標，如準確率、損失函數值、訓練時間等。通過實時監控這些指標，可以及時發現模型訓練過程中的問題，并進行調整優化。
資源利用情況：深度學習模型通常需要大量的計算資源，包括CPU、GPU等。Zabbix可以監控這些資源的利用情況，幫助用戶合理分配資源，提高模型訓練效率。
異常檢測：Zabbix可以檢測深度學習模型訓練過程中的異常情況，如內存溢出、梯度爆炸等。及時發現這些異常可以避免模型訓練失敗，提高模型的穩定性和可靠性。
自動化調優：Zabbix可以結合自動化調優工具，實現深度學習模型的自動調優。通過分析監控數據和模型性能指標，自動調整超參數、優化算法等，提高模型的性能和效率。
總之，Zabbix在深度學習模型調優中起著監控、資源管理、異常檢測和自動化調優等關鍵作用，幫助用戶更好地優化深度學習模型的性能和效果。
