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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
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# Uploaded  model

- **Developed by:** atsushi3110
- **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)

# 推論に使用したcolab-notebook

https://colab.research.google.com/drive/195MaBVO4dsuO-iA3O7pjYoSUKOBvnQJ8#scrollTo=I5B5MOHuBy8b

# notebookをpythonに変換したコード
* HF_TOKENは削除している
* 

```python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""Model_Inference_Template_unsloth_20241127.ipynb

Automatically generated by Colab.

Original file is located at
    https://colab.research.google.com/drive/195MaBVO4dsuO-iA3O7pjYoSUKOBvnQJ8

# 推論用コード
本コードはunslothで学習したqLoRAのアダプタを用いてELYZA-tasks-100-TVの出力を得るためのコードです。  
Hugging Faceにアダプタをアップロードしてあることが前提となります。
このコードはunslothライブラリを用いてモデルを読み込み、推論するためのコードとなります。
このコードで生成されたjsonlファイルは課題の成果として提出可能なフォーマットになっております。

※本コードはGoogle Colabでの動作を想定しており、Omnicampusでの動作を想定しておりません。
Omnicampus向けのコードは別途用意しております。
"""

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
# # 必要なライブラリをインストール
# %%capture
# !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

!ls /content/drive/MyDrive/elyza-tasks-100-TV_0.jsonl

# 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 = "atsushi3110/ljp-13b-it"

# Hugging Face Token を指定。
# 下記の URL から Hugging Face Token を取得できますので下記の HF_TOKEN に入れてください。
# https://huggingface.co/settings/tokens
HF_TOKEN = "" #@param {type:"string"}

# 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("./drive/MyDrive/lecture2024/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}\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。

# ここではadapter_idを元にファイル名を決定しているが、ファイル名は任意で問題なし。
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')

```