LLM Compiler-13b-ftd

Fortschrittlicher Compiler zur Optimierung großer Sprachmodelle

Normales ProduktProgrammierungCompileroptimierungDeep Learning

Meta Large Language Model Compiler (LLM Compiler-13b-ftd) ist ein auf Code Llama basierendes, fortschrittliches großes Sprachmodell, das sich auf Compileroptimierung und Code-Inferenz konzentriert. Es zeigt herausragende Leistungen bei der Vorhersage der Auswirkungen von LLVM-Optimierungen und der Rückübersetzung von Assemblercode, wodurch die Codeeffizienz deutlich gesteigert und die Codegröße reduziert werden kann.

Vorhersage des Einflusses von LLVM-Optimierungen auf die Codegröße
Generierung einer Liste optimierender Durchläufe zur Minimierung der Codegröße
Generierung von LLVM IR aus x86_64- oder ARM-Assemblercode
Erzielung nahezu perfekter Ergebnisreproduzierbarkeit bei Compileroptimierungsaufgaben
Bereitstellung von Modellen mit 7B und 13B Parametern für unterschiedliche Service- und Latenzanforderungen
Einhaltung der Meta-Lizenz und der akzeptablen Nutzungsbedingungen

Der LLM Compiler richtet sich hauptsächlich an Compilerforscher und -entwickler sowie an Entwickler
die Code optimieren müssen. Er eignet sich für professionelle Anwender
die die Codeeffizienz und die Reduzierung der Codegröße durch Deep-Learning-Technologien verbessern möchten.

Optimierung der Codegröße der vom Compiler generierten Zwischenrepräsentation (IR).
Vorhersage der optimalen Sequenz optimierender Durchläufe bei der Entwicklung neuer Compilertechnologien.
Rückübersetzung von Assemblercode in LLVM IR zur weiteren Codeanalyse und -optimierung.

Installation der notwendigen Bibliotheken
wie z. B. transformers.
Laden des Tokenizers aus dem vortrainierten Modell mithilfe von AutoTokenizer.
Erstellung einer transformers.pipeline zur Einrichtung der Pipeline für die Textgenerierung.
Übergabe des Code-Abschnitts an die Pipeline und Festlegung der Generierungsparameter wie do_sample

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LLM Compiler-13b-ftd — Fortschrittlicher Compiler zur Optimierung großer Sprachmodelle

LLM Compiler-13b — Fortschrittlicher Compiler zur Optimierung großer Sprachmodelle

LLM Compiler-7b-ftd — Hochentwickelter Compiler zur Optimierung großer Sprachmodelle

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

ByteDance Flux — Flux ist eine schnelle Bibliothek für die Kommunikationsüberlappung von Tensoren/Experten auf GPUs.

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QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

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DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

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