!pip uninstall unsloth -y
!pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install --upgrade torch

# Install Flash Attention 2 for softcapping support
import torch
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
    !pip install --no-deps packaging ninja einops "flash-attn>=2.6.3"

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

# llm-jp/llm-jp-3-13bを4bit量子化のqLoRA設定でロード。
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 = "llm-jp-3-13b-it" 
new_model_name= "HugeKoala-1214_llm-jp-3-13b-template"

# 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,
)

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("json", data_files="/content/ichikara-instruction-003-001-1.json")

# 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
)

"""
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,
        save_steps=100,
        save_total_limit=2,
        max_steps=-1,
        learning_rate = 2e-4,
        fp16 = not is_bfloat16_supported(),
        bf16 = is_bfloat16_supported(),
        group_by_length=True,
        seed = 3407,
        output_dir = "outputs",
        report_to = "none",
    ),
)

# @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
import json
datasets = []
with open("/content//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)

# モデルを用いてタスクの推論。
enbedding_model = SentenceTransformer("cl-nagoya/sup-simcse-ja-large")

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_name}_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
new_model_name = "HugeKoala-1214_llm-jp-3-13b-template"
model.push_to_hub_merged(
    new_model_name,
    tokenizer=tokenizer,
    save_method="lora",
    token=HF_TOKEN,
    private=True
)