使用场景

使用LLM Compiler优化编译器生成的中间表示(IR)以减小最终程序的体积。

利用LLM Compiler预测特定汇编代码的最佳优化序列，以提高代码执行效率。

将复杂的汇编代码通过LLM Compiler转换为LLVM IR，以便于进一步的分析和优化。

产品特色

在LLVM汇编代码上预测优化效果

为减小代码体积生成最优的优化序列

将汇编代码反汇编为LLVM IR

在不同大小的模型上提供服务以满足不同的延迟和性能需求

通过深度学习优化代码

支持编译器研究人员和工程师进行研究和产品开发

使用教程

1. 安装必要的库和依赖，如transformers。

2. 使用AutoTokenizer从预训练模型中加载分词器。

3. 利用transformers.pipeline创建文本生成的pipeline。

4. 将待优化的代码片段作为输入提供给pipeline。

5. 设置生成文本的相关参数，如do_sample, top_k, temperature等。

6. 调用pipeline生成优化建议或代码。

7. 分析生成的文本结果，根据需要进行进一步的调整或应用。