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fukugawa/
gemma-2-9b-finetuned

Name: gemma-2-9b-finetuned
Availability: InStock

transformers

safetensors

fukugawa/kamakura-tasks-100

gemma

endpoints_compatible

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Overview

このモデルは、「gemma-2-9b」に対して、データセット「kamakura-tasks-100」の100件を用いてファインチューニングを実施し、指示応答できるようにしました。

Demo

このモデルを使ったChatbotのデモをspaces上に公開しています。

Chatbotデモ

Blog Post

自作データセットによるGemma2-9Bのファインチューニング

Usage

以下は、ELYZA-tasks-100-TV（100問）の回答を生成する推論コードです。

Requirements:

bash

# python 3.10
pip install -U transformers
pip install -U accelerate
pip install -U peft

「gemma-2-9b」を利用するには、HFにログインし、利用規約に同意する必要があります。以下のコマンドでログインしてください（Notebookではfrom_pretrained()のtoken引数でも可）。

huggingface-cli login

Inference:

python

import json

import torch
from datasets import Dataset
from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "fukugawa/gemma-2-9b-finetuned"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)

datasets = Dataset.from_json("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl")

results = []
for data in tqdm(datasets):
  input = data["input"]
  prompt = f"### 指示\n{input}\n### 回答\n"
  tokenized_input = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

  with torch.no_grad():
      outputs = model.generate(
          tokenized_input,
          max_new_tokens=512,
          do_sample=False,
      )[0]
    
  output = tokenizer.decode(outputs[tokenized_input.size(1):], skip_special_tokens=True)
  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})

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

ELYZAタスクTVのJSONLファイル（elyza-tasks-100-TV_0.jsonl）が必要です。推論時に18〜19GBのGPUメモリが必要になります。Nvidia L4 24GBメモリで動作確認しています。 100問の推論時間は約15〜20分程です。カレントディレクトリにoutputs.jsonlが出力されます。

Dataset

kamakura-tasks-100