LLM code optimizations
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- r
- 領域
- performance
調査の方向性
まずパッケージの主要なスキャン関数を特定し、次に profvis でプロファイリングを行い、debrief の pv_print_debrief() で結果を分析します。反復的な変更によってパフォーマンスまたはメモリ使用量の改善が実証され、その結果が比較のために文書化された時点で、作業は完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- R
- スター
- 157
- フォーク
- 38
- 平均マージ
- 4日 16時間
- マージ済み PR（30日）
- 2
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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