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

Name: llm-jp-3-13b-finetune
Availability: InStock

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Model Card for tachibanamsh/llm-jp-3-13b-finetune

Overview

このリポジトリでは、tachibanamsh/llm-jp-3-13b-finetuneを使用して推論を実行する手順を提供します。
入力データとしてelyza-tasks-100-TV_0.jsonlを用い、推論結果を{model_name}-outputs.jsonlとして出力するプロセスを示します。

Model Details

Developed by: llm-jp, tachibanamsh
Model type: LLM (Causal Language Model)
Finetuned from: llm-jp/llm-jp-3-13b
License: [More Information Needed]
Language: Japanese
Quantization: QLoRA (4-bit, NF4)

Usage Instructions

以下に、推論を実行するための手順を説明します。

前提条件

Python環境が用意されていること（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

以下のコマンドで必要なライブラリをインストールしてください。

bash
1# python 3.10.12 2!pip install -U pip 3!pip install -U transformers 4!pip install -U bitsandbytes 5!pip install -U accelerate 6!pip install -U datasets 7!pip install -U peft 8!pip install -U trl 9!pip install -U wandb 10!pip install ipywidgets --upgrade
Hugging Faceのトークン設定

python
1from google.colab import userdata 2HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN')

モデル・トークナイザ読み込み

python

import os, torch, gc
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    logging,
)
from peft import (
    LoraConfig,
    PeftModel,
    get_peft_model,
)
from datasets import load_dataset
import json
from tqdm import tqdm
import re
import bitsandbytes as bnb
from trl import SFTTrainer

model_id = "tachibanamsh/llm-jp-3-13b-finetune"

# QLoRA用の設定
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 = data["input"]

    prompt = f"""### 指示
{input_data}
### 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=200,
            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({
        "input": input_data,
        "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)
        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。