
使用場景
使用LLM Compiler優化編譯器生成的中間表示(IR)以減小最終程序的體積。
利用LLM Compiler預測特定彙編代碼的最佳優化序列,以提高代碼執行效率。
將複雜的彙編代碼通過LLM Compiler轉換為LLVM IR,以便於進一步的分析和優化。
產品特色
在LLVM彙編代碼上預測優化效果
為減小代碼體積生成最優的優化序列
將彙編代碼反彙編為LLVM IR
在不同大小的模型上提供服務以滿足不同的延遲和性能需求
通過深度學習優化代碼
支持編譯器研究人員和工程師進行研究和產品開發
使用教程
1. 安裝必要的庫和依賴,如transformers。
2. 使用AutoTokenizer從預訓練模型中加載分詞器。
3. 利用transformers.pipeline創建文本生成的pipeline。
4. 將待優化的代碼片段作為輸入提供給pipeline。
5. 設置生成文本的相關參數,如do_sample, top_k, temperature等。
6. 調用pipeline生成優化建議或代碼。
7. 分析生成的文本結果,根據需要進行進一步的調整或應用。
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