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LLM Compiler-7b是Meta開發的一款專注於程式碼最佳化和編譯器推理的大型語言模型。它基於Code Llama模型，透過深度學習最佳化程式碼，支援編譯器中間表示、組合語言和最佳化的理解。此模型在減少程式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效能，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，他們需要最佳化程式碼以提高程式效率和減小程式體積。此模型能夠幫助他們快速找到最佳的最佳化方案，提升開發體驗。
使用場景示例：
- 使用LLM Compiler最佳化編譯器生成的中間程式碼，減少最終程式的體積。
- 利用LLM Compiler的反編譯功能，將彙程式設計式碼轉換為LLVM IR，便於進一步分析和最佳化。
- 在開發過程中，透過LLM Compiler預測不同最佳化選項對程式碼大小的具體影響，選擇最優的最佳化策略。
產品特色：
- 預測LLVM最佳化對程式碼大小的影響
- 生成最小化程式碼大小的最佳最佳化序列
- 從x86_64或ARM彙程式設計式碼生成LLVM IR
- 在單個GPU上提供低延遲服務的7B引數模型
- 提供最佳結果的13B引數模型
- 遵循Meta許可和可接受使用政策
使用教學：
安裝必要的庫，如transformers。
匯入AutoTokenizer和pipeline相關模組。
使用AutoTokenizer從預訓練模型載入分詞器。
設定pipeline引數，包括模型、設備對映和生成文本的引數。
呼叫pipeline生成文本，傳入待最佳化的程式碼片段。
分析生成的文本，獲取最佳化建議或轉換後的程式碼。