README.md

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base_model: llm-jp/llm-jp-3-13b
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
- ja

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# Uploaded  model

- **Developed by:** aino813
- **License:** apache-2.0
- **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)


# 🧐 Instruction Tuning

- このモデルは、以下のデータを用いて指示チューニング（Instruction Tuning）を行いました。
- 指示チューニングにあたっては、QLoRAを使っています。


## 🤩 Datasets

| データセット名                     | 言語   | 件数         | 主な用途                                 |
|-----------------------------------|--------|--------------|------------------------------------------|
| databricks-dolly-15k              | 英語   | 約15,000件   | 指示チューニング用                       |
| databricks-dolly-15k-ja           | 日本語 | 約15,000件   | 日本語指示チューニング用                 |
| oasst1-21k-en                     | 英語   | 約21,000件   | 会話モデルや指示応答モデルのトレーニング |
| oasst1-21k-ja                     | 日本語 | 約21,000件   | 日本語会話モデルや指示応答モデルのトレーニング |
| ichikara-instruction-003-001      | 日本語 | 2,903件      | 日本語特化 |


1. **databricks-dolly-15k**  
   - Databricksが公開した、指示応答形式のデータセット。
   - 約15,000件の英語の指示・応答ペアを含む。
   - 質問応答、説明、生成タスクなどが含まれる。
     
2. **databricks-dolly-15k-ja**  
   - databricks-dolly-15kを日本語に翻訳したデータセット。
   - 英語の指示・応答ペアを高品質な日本語翻訳に変換。
   - 総件数: 約15000件。

3. **oasst1-21k-en**
   - Open Assistantが公開した、英語の指示応答データセット。
   - 約21,000件の英語データを含む。
   - コミュニティから収集したデータで、多様なタスクや質問形式が含まれる。

4. **oasst1-21k-ja**
   - oasst1-21k-enを日本語に翻訳したバージョン。
   - 多様なタスクや指示形式に対応。
   - 総件数: 約21,000件

5. **ichikara-instruction-003-001**
   - LLMのための日本語のシングルターン指示応答データセット。
   - 約2,903件の高品質な日本語データを含む。

# Parameter

| パラメータ名                         |                    値                    |
|--------------------------------------|----------------------------------------|
| LoRA_r                               |                  128                    | 
| LoRA_alpha                           |                  256                    | 
| LoRA_dropout                         |                 0.05                    | 
| per_device_train_batch_size          |                   1                     | 
| gradient_accumulation_steps          |                  16                     | 
| max_steps                            |                  150                    |
| warmup_ratio                         |                  0.1                    |
| num_train_epochs                     |                   2                     |
| learning_rate                        |                 0.0001                   |        
| embedding_learning_rate              |                 0.00001                   |



# 😚 License
Apache-2.0 ライセンスに基づいて提供されています。
Apache License, Version 2.0



# 😉 Usage


#### ライブラリーのインストール・アップグレード

```
!pip install -U bitsandbytes
!pip install -U transformers
!pip install -U accelerate
!pip install -U datasets
!pip install -U peft
```

#### ライブラリーのインポート

```python
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
)
from peft import PeftModel
import torch
from tqdm import tqdm
import json
```

#### HF_TOKENの設定

```
HF_TOKEN = "******************"
```

#### モデルidの指定

元のモデルとLoRAアダプターを指定します。LoRAアダプターのIDは本レポジトリになります。

```python
# omnicampas環境を使用する場合
model_id = "models/models--llm-jp--llm-jp-3-13b/snapshots/cd3823f4c1fcbb0ad2e2af46036ab1b0ca13192a"
# omnicampas以外の環境を使用する場合（以下のコメントアウトを外す）
# model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" 
adapter_id = "aino813/llm-jp-3-13b-241213-SFT-dolly-oasst-ichikara-final_lora"
```

#### 量子化の設定

```python
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)
```

#### 元のモデルとトークナイザーの読み込み

```python
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)
```

#### 元のモデルとLoRAアダプターの統合

```python
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)
```

#### 推論用データセットの読み込み

```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

```python
results = []
for data in tqdm(datasets):

  input = data["input"]

  prompt = f"""### 指示
  {input}
  ### 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=1024,
          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)

  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})
```


#### Jsonlファイルの作成

```python
import re
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)  # ensure_ascii=False for handling non-ASCII characters
        f.write('\n')
```