from unsloth import FastLanguageModel import torch max_seq_length = 512 # unslothではRoPEをサポートしているのでコンテキスト長は自由に設定可能 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_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" new_model_id = "ikeuni-510/llm-jp-3-13b-it_1205_Ten5000" #Fine-Tuningしたモデルにつけたい名前、it: Instruction Tuning

FastLanguageModel インスタンスを作成

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

SFT用のモデルを用意

model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r = 32, target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj",], lora_alpha = 32, lora_dropout = 0.05, bias = "none", use_gradient_checkpointing = "unsloth", random_state = 3407, use_rslora = False, loftq_config = None, max_seq_length = max_seq_length, )

学習に用いるデータセットの指定

今回はLLM-jp の公開している Ichikara Instruction を使います。データにアクセスするためには申請が必要ですので、使いたい方のみ申請をしてください。

Ichikara Instruciton を Hugging Face Hub にて公開することはお控えください。

また、CC-BY-NC-SAですのでモデルはライセンスを継承する前提でお使いください。

下記のリンクから申請を終えた先に Google Drive があり、Distribution20241221_all というフォルダごとダウンロードしてください。

今回は「ichikara-instruction-003-001-1.json」を使います。必要であれば展開（!unzip など）し、データセットのパスを適切に指定してください。

omnicampusの開発環境では取得したデータを左側にドラッグアンドドロップしてお使いください。

Google Colab の場合も左のサイドバーよりドラッグ&ドロップでアップデートしてください。

https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/

関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎. ichikara-instruction: LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("json", data_files="./Tengentoppa-sft-v1.0_train_sample_5000.json")

パスの指定にご注意ください。アップロードしたファイルを右クリックし、「パスをコピー」をクリック、上記の data_files と合致していることをご確認ください。Omnicampus のディレクトリ構造とは異なるかもしれません。

学習時のプロンプトフォーマットの定義

prompt = """### 指示 {}

回答

{}"""

""" formatting_prompts_func: 各データをプロンプトに合わせた形式に合わせる """ EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token # トークナイザーのEOSトークン（文末トークン） def formatting_prompts_func(examples): # input = examples["text"] # 入力データ input = examples["instruction"] # 入力データ output = examples["output"] # 出力データ text = prompt.format(input, output) + EOS_TOKEN # プロンプトの作成 return { "formatted_text" : text, } # 新しいフィールド "formatted_text" を返す pass

# 各データにフォーマットを適用

dataset = dataset.map( formatting_prompts_func, num_proc= 4, # 並列処理数を指定 )

dataset

データを確認

print(dataset["train"]["formatted_text"][3])

""" training_arguments: 学習の設定

output_dir: -トレーニング後のモデルを保存するディレクトリ
per_device_train_batch_size:
- デバイスごとのトレーニングバッチサイズ
per_device_eval_batch_size:
- デバイスごとの評価バッチサイズ
gradient_accumulation_steps:
- 勾配を更新する前にステップを積み重ねる回数
optim:
- オプティマイザの設定
num_train_epochs:
- エポック数
eval_strategy:
- 評価の戦略 ("no"/"steps"/"epoch")
eval_steps:
- eval_strategyが"steps"のとき、評価を行うstep間隔
logging_strategy:
- ログ記録の戦略
logging_steps:
- ログを出力するステップ間隔
warmup_steps:
- 学習率のウォームアップステップ数
save_steps:
- モデルを保存するステップ間隔
save_total_limit:
- 保存しておくcheckpointの数
max_steps:
- トレーニングの最大ステップ数
learning_rate:
- 学習率
fp16:
- 16bit浮動小数点の使用設定（第8回演習を参考にすると良いです）
bf16:
- BFloat16の使用設定
group_by_length:
- 入力シーケンスの長さによりバッチをグループ化 (トレーニングの効率化)
report_to:
- ログの送信先 ("wandb"/"tensorboard"など) """ from trl import SFTTrainer from transformers import TrainingArguments from unsloth import is_bfloat16_supported

trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer = tokenizer, train_dataset=dataset["train"], max_seq_length = max_seq_length, dataset_text_field="formatted_text", packing = False, args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 2, gradient_accumulation_steps = 4, num_train_epochs = 1, logging_steps = 10, warmup_steps = 10,# 初期10 save_steps=100, save_total_limit=2, max_steps=-1, # 最後まで学習 learning_rate = 2e-4,# 初期2e-4 fp16 = not is_bfloat16_supported(), bf16 = is_bfloat16_supported(), group_by_length=True, seed = 3407, output_dir = "outputs", report_to = "none", ), )

#@title 現在のメモリ使用量を表示 gpu_stats = torch.cuda.get_device_properties(0) start_gpu_memory = round(torch.cuda.max_memory_reserved() / 1024 / 1024 / 1024, 3) max_memory = round(gpu_stats.total_memory / 1024 / 1024 / 1024, 3) print(f"GPU = {gpu_stats.name}. Max memory = {max_memory} GB.") print(f"{start_gpu_memory} GB of memory reserved.")

#@title 学習実行 trainer_stats = trainer.train()

ELYZA-tasks-100-TVの読み込み。事前にファイルをアップロードしてください

データセットの読み込み。

omnicampusの開発環境では、左にタスクのjsonlをドラッグアンドドロップしてから実行。

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

学習したモデルを用いてタスクを実行

from tqdm import tqdm

推論するためにモデルのモードを変更

FastLanguageModel.for_inference(model)

results = [] for dt in tqdm(datasets): input = dt["input"] input prompt = f"""### 指示\n{}\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})

jsonlで保存

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

LoRAアダプタだけ保存

model.push_to_hub_merged( new_model_id+"_lora", tokenizer=tokenizer, save_method="lora", token=HF_TOKEN, private=True )

ikeuni-510/llm-jp-3-13b-it_1205_Ten5000_lora

Uploaded model

Google Colab の場合は上記の環境構築手順を行なわず、単にこのセルから実行していってください。

Google Colab のデフォルトで入っているパッケージをアップグレード（Moriyasu さんありがとうございます）

notebookでインタラクティブな表示を可能とする（ただし、うまく動かない場合あり）

Google Colabでは実行不要

Install Flash Attention 2 for softcapping support

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。

Write権限を付与してください。

https://huggingface.co/settings/tokens

あるいは Google Colab シークレットを使う場合、左のサイドバーより🔑マークをクリック

HF_TOKEN という名前で Value に Hugging Face Token を入れてください。

ノートブックからのアクセスのトグルをオンにし、下記の二行のコードのコメントアウトを外してください。

from google.colab import userdata

HF_TOKEN=userdata.get('HF_TOKEN')

llm-jp/llm-jp-3-13bを4bit量子化のqLoRA設定でロード。