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@@ -196,4 +196,103 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 
 ## Model Card Contact
 
-[More Information Needed]
+[More Information Needed]
+
+## 推論用コード
+
+!pip install -U bitsandbytes
+!pip install -U transformers
+!pip install -U accelerate
+!pip install -U datasets
+!pip install -U peft
+
+# notebookでインタラクティブな表示を可能とする（ただし、うまく動かない場合あり）
+!pip install ipywidgets --upgrade
+
+from transformers import (
+    AutoModelForCausalLM,
+    AutoTokenizer,
+    BitsAndBytesConfig,
+)
+from peft import PeftModel
+import torch
+from tqdm import tqdm
+import json
+
+# Hugging Faceで取得したTokenをこちらに貼る。
+HF_TOKEN = "****"
+
+# ベースとなるモデルと学習したLoRAのアダプタ。
+model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
+# omnicampus以外の環境をご利用の方は以下をご利用ください。
+adapter_id = "shoji/llm-jp-3-13b-finetune20-oza2" # こちらにアップロードしたHugging FaceのIDを指定してください。
+jsonl_id = "保存するファイル名"
+
+# QLoRA config
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
+)
+
+# Load model
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    quantization_config=bnb_config,
+    device_map="auto",
+    token = HF_TOKEN
+)
+
+# Load tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True, token = HF_TOKEN)
+
+# 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)
+
+# データセットの読み込み。
+# omnicampusの開発環境では、左にタスクのjsonlをドラッグアンドドロップしてから実行。
+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 = ""
+
+# llmjp
+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})
+
+# こちらで生成されたjsolを提出してください。
+# 本コードではinputとeval_aspectも含んでいますが、なくても問題ありません。
+# 必須なのはtask_idとoutputとなります。
+import re
+jsonl_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
+with open(f"{jsonl_id}-outputs_llmjp.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')