junyamokubo/llm-jp-3-13b-12JM_01_lora

このモデルについて

このモデルは、ベースモデルである"llm-jp/llm-jp-3-13b"を下記のデータセットでインストラクションチューニングを行いました。
https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/
関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎. ichikara-instruction: LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)

また、学習にはUnslothとHuggingfaceのTRL libraryを使用しています。
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

ライセンス・利用範囲

• 上記のベースモデルおよびデータセットは CC BY-NC-SA でライセンスされており、本モデルも同じライセンスを継承します。
• 本モデルの商用利用はできません。研究・学習用途のみでご使用ください。

使用方法

以下はGoogle Colabで実行する事を想定したコードです。
事前に、Hugging Faceのトークンを取得し、
GoogleColab画面左の鍵アイコンから、シークレットキーを"HF_TOKEN"という名前で設定してください。
また、ファイルアイコンから、タスクとなるデータ"elyza-tasks-100-TV_0.jsonl"をドラッグ＆ドロップでアップロードしてください。
実行すると{adapter_id}-outputs.jsonlのファイル名で、タスクに回答を添えた結果が出力されます。

# 必要なライブラリをインストール
!pip install unsloth
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install -U torch
!pip install -U peft

# 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 = "junyamokubo/llm-jp-3-13b-12JM_01_lora"

# Hugging Face Token を取得
from google.colab import userdata
HF_TOKEN=userdata.get('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} 簡潔に回答してください \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})

# 結果をjsonlで保存
json_file_id = re.sub(".*/", "",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')