在實際部署中，根據設備性能、網絡狀況等動態調整IOP的分割策略，可以採取以下幾個步驟：
實時性能監控：建立一個實時監控系統，持續跟蹤各個設備的計算性能、內存使用情況和網絡延遲。這些數據可以用來評估當前的推論性能，並為調整分割策略提供依據。
動態調整算法：根據監控數據，設計動態調整算法，能夠在推論過程中根據設備的負載情況和網絡狀況自動調整IOP的分割策略。例如，當某個設備的負載過高時，可以將其分配的操作轉移到其他設備上。
預測模型：利用機器學習技術，根據歷史數據預測設備性能和網絡狀況的變化，從而提前調整分割策略。這樣可以在實際推論過程中減少延遲，提升整體性能。
多策略選擇：根據不同的應用場景和需求，設計多種分割策略，並根據實時數據選擇最合適的策略進行部署。這樣可以在不同的環境下實現最佳的推論性能。
用戶反饋機制：建立用戶反饋機制，根據用戶的實際使用情況和需求，調整IOP的分割策略。這樣可以更好地適應用戶的需求，提升用戶體驗。