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LLM Compiler 13b
LLM Compiler 13b
LLM Compiler的目标受众是编译器研究人员、工程师以及希望提高代码效率和减小程序体积的开发者。该技术能够帮助他们通过自动化的方式进行代码优化，减少手动优化的工作量，同时提高编译器输出的准确性和效率。
AI代码助手AI模型#编译器优化#深度学习#代码生成#性能提升普通产品开源
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产品介绍
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简介
Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b) 是基于Code Llama构建的，专注于代码优化和编译器推理的先进大型语言模型。它在编译器优化任务上展现出比现有公开可用的大型语言模型更强的理解能力，能够完美模拟编译器输出20%的时间。LLM Compiler提供了两种模型尺寸：7B和13B参数，针对不同的服务和延迟需求进行了训练。该模型是免费的，适用于研究和商业用途，旨在支持编译器研究人员和工程师，并激发创新工具的开发。
截图
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优化传递列表
从x86_64或ARM汇编代码生成LLVM IR
在编译器优化任务中实现高精度的代码仿真
提供7B和13B参数的模型以满足不同延迟需求
通过深度学习优化代码，提高程序效率和减小程序大小
使用教程
安装必要的库和依赖，例如transformers。
从Hugging Face下载所需的LLM Compiler模型。
使用AutoTokenizer从预训练模型中加载分词器。
设置transformers.pipeline进行文本生成，配置适当的参数。
通过pipeline输入待优化的代码片段，获取模型生成的优化建议。
根据模型输出的结果，对代码进行调整和优化。
对优化后的代码进行测试，确保优化效果符合预期。
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