基于SHAP框架解释机器学习模型预测，提供特征归因、局部与全局解释及可视化。适用于调试模型、审计公平性、对比特征重要性及向利益相关者展示可解释性结果。
TensorBoard是用于机器学习可视化的工具，支持训练指标监控、模型调试、实验对比、架构可视化及性能分析。
指导调试AReaL分布式训练问题，涵盖死锁、结果错误、OOM及通信故障。提供最小复现策略、环境配置及具体排查步骤，辅助快速定位分布式训练中的技术瓶颈。
提供Apache Spark作业的性能优化方案，涵盖分区策略、内存管理、Shuffle优化及数据倾斜处理。用于调试慢任务、调整配置及扩展数据处理流水线。
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