使用场景
使用LLM Compiler优化编译器生成的中间代码，减少最终程序的体积。
利用LLM Compiler的反编译功能，将汇编代码转换为LLVM IR，便于进一步分析和优化。
在开发过程中，通过LLM Compiler预测不同优化选项对代码大小的具体影响，选择最优的优化策略。
产品特色
预测LLVM优化对代码大小的影响
生成最小化代码大小的最佳优化序列
从x86_64或ARM汇编代码生成LLVM IR
在单个GPU上提供低延迟服务的7B参数模型
提供最佳结果的13B参数模型
遵循Meta许可和可接受使用政策
使用教程
安装必要的库，如transformers。
导入AutoTokenizer和pipeline相关模块。
使用AutoTokenizer从预训练模型加载分词器。
设置pipeline参数，包括模型、设备映射和生成文本的参数。
调用pipeline生成文本，传入待优化的代码片段。
分析生成的文本，获取优化建议或转换后的代码。
