Zabbix在深度学习模型调优中扮演着重要的角色，其关键作用如下：
监控性能指标：Zabbix可以监控深度学习模型的性能指标，如准确率、损失函数值、训练时间等。通过实时监控这些指标，可以及时发现模型训练过程中的问题，并进行调整优化。
资源利用情况：深度学习模型通常需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。Zabbix可以监控这些资源的利用情况，帮助用户合理分配资源，提高模型训练效率。
异常检测：Zabbix可以检测深度学习模型训练过程中的异常情况，如内存溢出、梯度爆炸等。及时发现这些异常可以避免模型训练失败，提高模型的稳定性和可靠性。
自动化调优：Zabbix可以结合自动化调优工具，实现深度学习模型的自动调优。通过分析监控数据和模型性能指标，自动调整超参数、优化算法等，提高模型的性能和效率。
总之，Zabbix在深度学习模型调优中起着监控、资源管理、异常检测和自动化调优等关键作用，帮助用户更好地优化深度学习模型的性能和效果。