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base_model: llm-jp/llm-jp-3-13b
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: cc-by-nc-4.0
language:
- ja
datasets:
- DeL-TaiseiOzaki/Tengentoppa-sft-v1.0
---

# Uploaded  model

- **Developed by:** daichira
- **License:** cc-by-nc-4.0
- **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b

This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.

[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)

### README.md

# llm-jp-3-13b-itnew9

## 概要

このプロジェクトは、Hugging Face上で提供される言語モデル`llm-jp/llm-jp-3-13b`を基盤とし、さらなる指示応答タスク向けに微調整（SFT: Supervised Fine-Tuning）を施した'daichira/llm-jp-3-13b-finetune2'から、さらに後述のコードによりSFTを施したモデル`llm-jp-3-13b-itnew9`を公開するものです。このREADMEは、モデルのセットアップ、トレーニング、推論の再現性を確保するための手順を示します。

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## 前提条件

このプロジェクトを実行するには、以下の環境とツールが必要です：

- Python 3.8以上
- Google Colabまたはローカル環境 (GPU推奨)
- Hugging Faceアクセストークン (HF\_TOKEN)

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## セットアップ手順

### 1. ライブラリのインストール

Google Colabの場合、以下のコマンドを使用して必要なライブラリをインストールします：

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

Flash Attention 2をサポートするために、以下をインストールします：

```python
import torch
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
    !pip install --no-deps packaging ninja einops "flash-attn>=2.6.3"
```

### 2. モデルとトークナイザーのロード

以下のコードを使用して、Hugging Faceからベースモデルをロードし、LoRAの設定を適用します：

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from unsloth import FastLanguageModel

max_seq_length = 1024
dtype = None
load_in_4bit = True
model_id = "daichira/llm-jp-3-13b-finetune2"
new_model_id = "llm-jp-3-13b-itnew9"

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
)

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,
)

```

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## データセットの準備

### データの分割と保存

以下のコードでデータセットをHugging Faceからロードし、分割して保存します：

```python
HF_TOKEN = "Your_token" # Write権限

!pip install datasets
import os
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("DeL-TaiseiOzaki/Tengentoppa-sft-v1.0", split="train")
chunk_size = 30000
output_dir = "/content/tengentoppa_chunks"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

total_rows = len(dataset)
num_chunks = (total_rows + chunk_size - 1) // chunk_size

for i in range(num_chunks):
    start_idx = i * chunk_size
    end_idx = min(start_idx + chunk_size, total_rows)
    chunk = dataset.select(range(start_idx, end_idx))
    chunk_file = f"{output_dir}/tengentoppa_chunk_{i+1}.json"
    chunk.to_json(chunk_file)
    print(f"Saved chunk {i+1}/{num_chunks} to {chunk_file}")

print("All chunks have been saved!")
```

### JSON形式でのデータセット読み込み

以下のコードでJSONデータセットをロードします：

```python
json_path = "/content/tengentoppa_chunks/tengentoppa_chunk_3.json"
dataset = load_dataset("json", data_files=json_path)
print(dataset)
```

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## トレーニングの設定

以下の手順でトレーニングを設定します：

```python
prompt = """### 指示
{}
### 回答
{}"""
EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token

def formatting_prompts_func(examples):
    input_text = examples["instruction"]
    output_text = examples["output"]
    return {"formatted_text": prompt.format(input_text, output_text) + EOS_TOKEN}

dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, num_proc=4)

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",
    args=TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=6,
        gradient_accumulation_steps=4,
        num_train_epochs=1,
        logging_steps=50,
        warmup_steps=500,
        save_steps=500,
        save_total_limit=2,
        learning_rate=3e-4,
        fp16=not is_bfloat16_supported(),
        bf16=is_bfloat16_supported(),
        group_by_length=True,
        seed=3407,
        output_dir="outputs",
    ),
)

# 学習実行
torch.cuda.empty_cache()
trainer.train()
```

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## 推論

以下のコードでトレーニング済みモデルを使用して推論を行います：

```python
import json
from tqdm import tqdm

with open("/content/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    datasets = [json.loads(line) for line in f if line.strip().endswith("}")]

FastLanguageModel.for_inference(model)

results = []
for dt in tqdm(datasets):
    input_text = dt["input"]
    prompt = f"### 指示\n{input_text}\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_text, "output": prediction})

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')
```

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## 注意事項

- 本モデルは日本語専用で設計されています。
- 再現性を確保するため、ランダムシードを固定しています (`seed=3407`)。
- モデルのパラメータ量が大きいため、十分なGPUメモリを確保してください (推奨: 16GB以上)。

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## 実行コード全体
```python
# 必要なライブラリのインストール
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install --upgrade torch
!pip install --upgrade xformers
!pip install ipywidgets --upgrade

# Flash Attention 2のインストール
import torch
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
    !pip install --no-deps packaging ninja einops "flash-attn>=2.6.3"

# モデルとトークナイザーのロード
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from unsloth import FastLanguageModel

# モデル設定
max_seq_length = 1024
dtype = None
load_in_4bit = True
model_id = "daichira/llm-jp-3-13b-finetune2"
new_model_id = "llm-jp-3-13b-itnew9"

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
)

# SFT用のモデル設定
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のトークン設定
HF_TOKEN = "your_token"

# データセットの準備
!pip install datasets
import os
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("DeL-TaiseiOzaki/Tengentoppa-sft-v1.0", split="train")
chunk_size = 30000
output_dir = "/content/tengentoppa_chunks"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

total_rows = len(dataset)
num_chunks = (total_rows + chunk_size - 1) // chunk_size

for i in range(num_chunks):
    start_idx = i * chunk_size
    end_idx = min(start_idx + chunk_size, total_rows)
    chunk = dataset.select(range(start_idx, end_idx))
    chunk_file = f"{output_dir}/tengentoppa_chunk_{i+1}.json"
    chunk.to_json(chunk_file)
    print(f"Saved chunk {i+1}/{num_chunks} to {chunk_file}")

print("All chunks have been saved!")

# JSON形式のデータセットをロード
json_path = "/content/tengentoppa_chunks/tengentoppa_chunk_3.json"
dataset = load_dataset("json", data_files=json_path)
print(dataset)

# プロンプトフォーマットの適用
prompt = """### 指示
{}
### 回答
{}"""
EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token

def formatting_prompts_func(examples):
    input_text = examples["instruction"]
    output_text = examples["output"]
    return {"formatted_text": prompt.format(input_text, output_text) + EOS_TOKEN}

dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, num_proc=4)

# トレーニングの設定
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",
    args=TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=6,
        gradient_accumulation_steps=4,
        num_train_epochs=1,
        logging_steps=50,
        warmup_steps=500,
        save_steps=500,
        save_total_limit=2,
        learning_rate=3e-4,
        fp16=not is_bfloat16_supported(),
        bf16=is_bfloat16_supported(),
        group_by_length=True,
        seed=3407,
        output_dir="outputs",
    ),
)

# 学習実行
torch.cuda.empty_cache()
trainer.train()

# 推論の準備
import json
from tqdm import tqdm

with open("/content/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    datasets = [json.loads(line) for line in f if line.strip().endswith("}")]

FastLanguageModel.for_inference(model)

results = []
for dt in tqdm(datasets):
    input_text = dt["input"]
    prompt = f"""### 指示\n{input_text}\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_text, "output": prediction})

# 推論結果の保存
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')
```


```