LLM Compiler-7b
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LLM Compiler 7b
簡介 :
LLM Compiler-7b是Meta開發的一款專注於代碼優化和編譯器推理的大型語言模型。它基於Code Llama模型,通過深度學習優化代碼,支持編譯器中間表示、彙編語言和優化的理解。此模型在減少代碼大小和從彙編到編譯器中間表示的反編譯方面展現出卓越的性能,是編譯器研究人員和工程師的有力工具。
需求人群 :
LLM Compiler的目標受眾主要是編譯器研究人員和工程師,他們需要優化代碼以提高程序效率和減小程序體積。此模型能夠幫助他們快速找到最佳的優化方案,提升開發體驗。
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佔比最多地區: US(17.94%)
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使用場景
使用LLM Compiler優化編譯器生成的中間代碼,減少最終程序的體積。
利用LLM Compiler的反編譯功能,將彙編代碼轉換為LLVM IR,便於進一步分析和優化。
在開發過程中,通過LLM Compiler預測不同優化選項對代碼大小的具體影響,選擇最優的優化策略。
產品特色
預測LLVM優化對代碼大小的影響
生成最小化代碼大小的最佳優化序列
從x86_64或ARM彙編代碼生成LLVM IR
在單個GPU上提供低延遲服務的7B參數模型
提供最佳結果的13B參數模型
遵循Meta許可和可接受使用政策
使用教程
安裝必要的庫,如transformers。
導入AutoTokenizer和pipeline相關模塊。
使用AutoTokenizer從預訓練模型加載分詞器。
設置pipeline參數,包括模型、設備映射和生成文本的參數。
調用pipeline生成文本,傳入待優化的代碼片段。
分析生成的文本,獲取優化建議或轉換後的代碼。
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