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LLM code optimizations

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
r
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Inizia identificando le principali funzioni di scansione del pacchetto, quindi profilale con profvis e analizza i risultati con pv_print_debrief() di debrief. Il lavoro è completo quando modifiche iterative producono miglioramenti dimostrati nelle prestazioni o nell'uso della memoria e i risultati sono documentati per il confronto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Debrief is a recent package which is (broadly) aimed to provide LLM's profiling information in a clear manner. They have a case study describing major performance benefits they observed by setting an LLM loose on a problem. I tried something similar in one of my packages and am looking to get some nice performance benefits (including decreased memory usage not captured by touchstone).

My prompt was more minimal than theirs: "I want you to use the profvis and debrief package to iteratively make improvements to the main, scanning functions. The workflow: profile with profvis, analyze with pv_print_debrief(), optimize, and repeat."

I think we should do the same thing here.

Lingua principale
R
Stelle
157
Fork
38
Merge medio
4g 16h
PR unite (30g)
2

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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