ML-Compiler-Opt 项目使用教程

ML-Compiler-Opt 项目使用教程

ml-compiler-optInfrastructure for Machine Learning Guided Optimization (MLGO) in LLVM.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-compiler-opt

1. 项目目录结构及介绍

ML-Compiler-Opt 项目的目录结构如下：

ml-compiler-opt/
├── docs/
│   ├── regalloc-demo/
│   │   └── demo.md
│   └── README.md
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── ml_compiler_opt/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── config.py
└── tests/
    └── test_main.py

目录结构介绍

• docs/: 包含项目的文档文件，其中 regalloc-demo/ 目录下有一个演示文件 demo.md，用于展示如何训练自己的寄存器分配策略。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的概述文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于配置和安装项目。
• ml_compiler_opt/: 项目的主要代码目录，包含以下文件：
  • init.py: 初始化文件，用于定义包的初始化逻辑。
  • main.py: 项目的启动文件，包含主要的执行逻辑。
  • config.py: 项目的配置文件，用于定义项目的配置参数。
• tests/: 包含项目的测试文件，例如 test_main.py，用于测试 main.py 中的功能。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 ml_compiler_opt/main.py。该文件包含了项目的核心逻辑，用于启动和执行 ML-Compiler-Opt 的主要功能。

主要功能

• 初始化配置: 从 config.py 中加载配置参数。
• 执行优化任务: 根据配置参数执行编译器优化任务。
• 日志记录: 记录执行过程中的日志信息。

使用方法

python ml_compiler_opt/main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 ml_compiler_opt/config.py。该文件定义了项目的各种配置参数，包括但不限于：

• 优化策略: 定义使用的优化策略，例如 inlining-for-size 或 regalloc-for-performance。
• 模型路径: 指定预训练模型的路径。
• 日志级别: 设置日志的输出级别。

配置示例

# config.py

# 优化策略
optimization_strategy = "inlining-for-size"

# 模型路径
model_path = "pretrained_models/inlining-1.0"

# 日志级别
log_level = "INFO"

使用方法

在启动项目时，配置文件会自动加载并应用到项目中。如果需要修改配置，可以直接编辑 config.py 文件。

---

以上是 ML-Compiler-Opt 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

ml-compiler-optInfrastructure for Machine Learning Guided Optimization (MLGO) in LLVM.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-compiler-opt