LLM code optimizations
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 重构
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- r
- 领域
- performance
调研方向
首先确定该 package 的主要扫描函数，然后使用 profvis 对其进行性能分析，并使用 debrief 的 pv_print_debrief() 分析结果。当迭代式修改带来经验证的性能或内存改进，并且结果已记录以便比较时，工作即告完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- R
- 星标
- 157
- 派生
- 38
- 平均合并
- 4 天 16 小时
- 30 天内合并 PR
- 2
贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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