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tajima0907/
llm-jp-3-13b-finetune

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実行手順

以下の手順に従うことで、Hugging Face上のモデル(llm-jp/llm-jp-3-13b + tajima0907/llm-jp-3-13b-finetune)を用いて入力データ(elyza-tasks-100-TV_0.jsonl)を推論し、その結果を{adapter_id}-outputs.jsonlというファイルに出力できます。

前提条件

Python環境があること（例: Google Colab）
Hugging Faceのアクセストークン (HF_TOKEN) が取得済みであること

セットアップ

必要なライブラリのインストールを行います。

bash

!pip install -U bitsandbytes
!pip install -U transformers
!pip install -U accelerate
!pip install -U datasets
!pip install -U peft
!pip install ipywidgets --upgrade

Hugging Faceのトークンを取得していることを確認してください。以下はGoogle Colabでuserdataを使う例です（実行環境に合わせて適宜変更してください）。

python

from google.colab import userdata
HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN')

モデル・トークナイザの読み込み

python

import torch
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
)
from peft import PeftModel
import json
from tqdm import tqdm
import re

model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" 
adapter_id = "tajima0907/llm-jp-3-13b-finetune" # こちらにアップロードしたHugging FaceのIDを指定してください。

# QLoRA config
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)

# モデル読み込み
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
    token=HF_TOKEN
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True, token=HF_TOKEN)

# Peftモデルを適用
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token=HF_TOKEN)

入力データの準備

./elyza-tasks-100-TV_0.jsonlというファイルからデータセットをロードします。

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 = ""

推論実行

python

results = []
for data in tqdm(datasets):
  input = data["input"]
  prompt = f"""### 指示
  {input}
  ### 回答
  """
  tokenized_input = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
  attention_mask = torch.ones_like(tokenized_input)
  with torch.no_grad():
      outputs = model.generate(
          tokenized_input,
          attention_mask=attention_mask,
          max_new_tokens=100,
          do_sample=False,
          repetition_penalty=1.2,
          pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
      )[0]
  output = tokenizer.decode(outputs[tokenized_input.size(1):], skip_special_tokens=True)
  # 結果を保存
  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})

出力の保存

最後に、adapter_idをベースにしたファイル名でJSONL形式の出力ファイルを保存します。

python

jsonl_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
with open(f"./{jsonl_id}-outputs.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)  # ensure_ascii=False for handling non-ASCII characters
        f.write('\n')

以上の手順で、{adapter_id}-outputs.jsonlというファイルに推論結果が書き出されます。