# 必要なライブラリを読み込み
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）。
model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
adapter_id = "TkySsd/llm-jp-3-13b-it-sample_lora"

# HF_TOKEN
HF_TOKEN = ""

# unslothのFastLanguageModelで元のモデルをロード。
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。
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
FastLanguageModel.for_inference(model)

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

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

    input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)

    outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512, use_cache=True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
    output_ids = outputs[0][input_ids.size(1) :]
    prediction = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

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

# 結果をjsonlで保存。

# ここではadapter_idを元にファイル名を決定しているが、ファイル名は任意で問題なし。
json_file_id = re.sub(r".*/", "", 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')