《开源项目启动与配置教程:基于 LLVM C API 的入门实践》
2025-04-29 02:05:57作者:平淮齐Percy
1. 项目目录结构及介绍
该项目是基于 LLVM C API 的一个入门级开源项目。项目目录结构如下:
include/:包含项目所需的头文件。src/:存放项目的主要源代码文件。build/:编译过程中生成的文件存放于此目录。CMakeLists.txt:CMake 构建系统的配置文件。README.md:项目的说明文档。
每个目录和文件的具体作用如下:
include/:这个目录下的头文件定义了项目需要使用的函数、数据结构等。src/:这个目录包含了所有实现项目功能的源代码文件。build/:当使用 CMake 进行项目编译时,所有的中间文件和最终生成的可执行文件会放在这个目录。CMakeLists.txt:这是 CMake 的配置文件,用于定义项目的构建过程,包括编译哪些源文件,链接哪些库等。README.md:这是项目的说明文档,通常包含项目的介绍、安装步骤、使用方法等。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.c,它通常位于 src/ 目录下。这个文件包含了程序的入口点,即 main 函数。以下是 main.c 文件的基本结构:
#include "llvm-c/Initialization.h"
#include "llvm-c/Target.h"
#include "llvm-c/ExecutionEngine.h"
int main(int argc, char **argv) {
// 初始化 LLVM
LLVMInitializeCore();
LLVMInitializeExecutionEngine();
// ... 程序的主要逻辑 ...
// 关闭 LLVM
LLVMShutdown();
return 0;
}
在这个文件中,首先包含了必要的 LLVM C API 头文件,然后在 main 函数中初始化和关闭 LLVM,并在中间实现了程序的主要逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
该项目的配置文件是 CMakeLists.txt。CMake 是一个跨平台的安装(编译)工具,通过编写一个名为 CMakeLists.txt 的配置文件来指导 CMake 如何编译你的项目。
以下是 CMakeLists.txt 的基本内容:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(LLVM入门)
# 设置 C++ 标准版本
set(CMAKE_C_STANDARD 99)
# 查找 LLVM 库
find_package(LLVM REQUIRED)
# 包含 LLVM 的头文件目录
include_directories(${LLVM_INCLUDE_DIRS})
# 添加执行文件
add_executable(MyLLVMProject src/main.c)
# 链接 LLVM 库
target_link_libraries(MyLLVMProject ${LLVM_LIBS})
在这个配置文件中,首先指定了 CMake 的最小版本要求,并定义了项目名称。接着,设置了 C 语言标准版本,查找了必须的 LLVM 库,并包含了 LLVM 的头文件目录。之后,添加了可执行文件,并指定了源文件 main.c。最后,将 LLVM 库链接到可执行文件。
通过上述步骤,用户可以基于该开源项目链接和提供的教程,成功启动和配置 LLVM C API 的入门项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
131
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
738
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460