LLM Compiler-7b-ftd
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LLM Compiler 7b Ftd
紹介 :
LLM Compiler-7b-ftdはMetaが開発した大規模言語モデルで、Code Llamaをベースに、コード最適化とコンパイラ推論に向けて改良されています。LLVM最適化の効果予測において卓越した性能を発揮し、コンパイラの出力を完璧にシミュレートできるため、コンパイラ最適化タスクに最適なツールです。
ターゲットユーザー :
LLM Compilerは主に、コンパイラ研究者、エンジニア、そしてコード最適化が必要な開発者を対象としています。高度なコード最適化の提案と自動化されたコンパイラ推論を提供することで、ユーザーはプログラムの効率と性能を向上させることができます。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 43.9K
使用シナリオ
LLM Compilerを使用して、コンパイラが生成した中間表現(IR)を最適化し、最終プログラムのサイズを縮小します。
LLM Compilerを使用して、特定のアセンブリコードの最適な最適化シーケンスを予測し、コードの実行効率を向上させます。
LLM Compilerを使用して、複雑なアセンブリコードをLLVM IRに変換し、さらなる分析と最適化を行います。
製品特徴
LLVMアセンブリコードに対する最適化効果の予測
コードサイズの縮小のための最適な最適化シーケンスの生成
アセンブリコードをLLVM IRに逆アセンブル
異なるサイズのモデルでサービスを提供し、遅延と性能のニーズに対応
深層学習によるコード最適化
コンパイラ研究者やエンジニアによる研究開発の支援
使用チュートリアル
1. transformersなどの必要なライブラリと依存関係をインストールします。
2. AutoTokenizerを使用して、事前学習済みモデルからトークナイザーを読み込みます。
3. transformers.pipelineを使用して、テキスト生成パイプラインを作成します。
4. 最適化対象のコードスニペットをパイプラインへの入力として提供します。
5. do_sample、top_k、temperatureなどのテキスト生成に関するパラメーターを設定します。
6. パイプラインを呼び出して、最適化の提案またはコードを生成します。
7. 生成されたテキストの結果を分析し、必要に応じてさらに調整または適用します。
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