本コードはunslothで学習したqLoRAのアダプタを用いてELYZA-tasks-100-TVの出力を得るためのコードです。
Hugging Faceにアダプタをアップロードしてあることが前提となります。このコードはunslothライブラリを用いてモデルを読み込み、推論するためのコードとなります。このコードで生成されたjsonlファイルは課題の成果として提出可能なフォーマットになっております。

※本コードはGoogle Colabでの動作を想定しており、Omnicampusでの動作を想定しておりません。 Omnicampus向けのコードは別途用意しております。

必要なライブラリをインストール

python

%%capture
!pip install unsloth
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir --no-deps "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install -U torch
!pip install -U peft

必要なライブラリを読み込み

python

from unsloth import FastLanguageModel
from peft import PeftModel
import torch
import json
from tqdm import tqdm
import re

ベースとなるモデルと学習したLoRAのアダプタ（Hugging FaceのIDを指定）。

python

model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
adapter_id = "Murahashi-Yozo/llm-jp-3-13b-it"

Hugging Face Token を指定。

下記の URL から Hugging Face Token を取得できますので下記の HF_TOKEN に入れてください。

https://huggingface.co/settings/tokens

python

from google.colab import userdata
userdata.get('HF_TOKEN')
HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN') #@param {type:"string"}

unslothのFastLanguageModelで元のモデルをロード。

python

dtype = None # Noneにしておけば自動で設定
load_in_4bit = True # 今回は13Bモデルを扱うためTrue

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
)

元のモデルにLoRAのアダプタを統合。

model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)

タスクとなるデータの読み込み。

事前にデータをアップロードしてください。

python

datasets = []
with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    item = ""
    for line in f:
      line = line.strip()
      item += line
      if item.endswith("}"):
        datasets.append(json.loads(item))
        item = ""

モデルを用いてタスクの推論。

推論するためにモデルのモードを変更

python

FastLanguageModel.for_inference(model)

results = []
for dt in tqdm(datasets):
  input = dt["input"]

  prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""

  inputs = tokenizer([prompt], return_tensors = "pt").to(model.device)

  outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 512, use_cache = True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
  prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]

  results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})

結果をjsonlで保存。

python

json_file_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
with open(f"/content/{json_file_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')