from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig 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

model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" new_model_id = "llm-jp-3-13b-it-5" #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, )

Hugging Face Token を指定

HF_TOKEN = "my_token" #@param {type:"string"}

学習に用いるデータセットの指定

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 import datasets

#複数のファイルを読み込むようにする datafile = ["/content/ichikara-instruction-003-001-1.json","/content/ichikara-instruction-003-001-2.1.json","/content/ichikara-instruction-003-001-2.2.json","/content/ichikara-instruction-003-001-5.1.json","/content/ichikara-instruction-003-001-5.2.json"] #dataset = load_dataset("json", data_files="/content/ichikara-instruction-003-001-1.json") dataset = load_dataset("json", data_files=datafile)

#学習データとして、追加で、databricks/dolly-15k-ja を使います。 #https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja

#from datasets import load_dataset import pandas as pd

datafile_dolly = ["/content/databricks-dolly-15k-ja.json"] dataset2 = load_dataset("json", data_files=datafile_dolly)

#dataset2の’index’, 'instruction', 'output'だけ抽出 dataset2 = dataset2.remove_columns(['category']) dataset2 = dataset2.remove_columns(['input'])

#dataset2のラベル名を変更 #列名を変更する関数を定義 def rename_labels(example): example["ID"] = example.pop("index") example["text"] = example.pop("instruction") example["output"] = example.pop("output") return example

mapメソッドを使ってデータセットの列名を変更

dataset2 = dataset2.map(rename_labels)

from datasets import concatenate_datasets

#datasetとdataset2のデータをマージ dataset['train'] = concatenate_datasets([dataset['train'], dataset2['train']])

#学習可視化サービスwandbを利用する

!pip install wandb

import wandb import os

ここでAPIキーを設定（直接記述版）

os.environ["WANDB_API_KEY"] ="my_token"

wandb.login wandb.init(project="llm-jp-3-13b-it-2-sft")

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 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.shuffle() # データセットをシャッフル

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

#bf16, fp16を無効化しても、特に効果はなかった #学習率を変更してみたら？　2e-5　戻す　5e-5 #epoch 1-> 2 効果なし #per_device_train_batch_size = 16 へ #epoch 1e-5 ->3e-4

trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer = tokenizer, train_dataset=dataset["train"],#SFTに使うファインチューニング用データ max_seq_length = max_seq_length, dataset_text_field="formatted_text", packing = False, args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 16,#2->8 ->16 gradient_accumulation_steps = 4, num_train_epochs = 1, logging_steps = 10, warmup_steps = 10, save_steps=200, #100->200 save_total_limit=2, max_steps=-1, learning_rate = 3e-4, #2e-4->5e-5 fp16 = not is_bfloat16_supported(), bf16 = is_bfloat16_supported(), group_by_length=True, seed = 3407, output_dir = "outputs", report_to = "wandb", #wandbを利用 optim = "adagrad", #optimizerを設定 ), )

#@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("./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 = ""

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"]

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})

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')

モデルとトークナイザーをHugging Faceにアップロード。

一旦privateでアップロードしてください。

最終成果物が決まったらpublicにするようお願いします。

現在公開しているModel_Inference_Template.ipynbはunslothを想定していないためそのままでは動かない可能性があります。

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

yossy2024/llm-jp-3-13b-it-5

Uploaded model

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）

Install Flash Attention 2 for softcapping support

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