metadata

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

Uploaded model

Developed by: Gamoooo
License: apache-2.0
Finetuned from model : llm-jp/llm-jp-3-13b

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

推論用コード

Hugging Faceにアップロードしたモデルを用いてELYZA-tasks-100-TVの出力を得るためのコードです。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。

セットアップ

!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

モデル・トークナイザの読み込み

from unsloth import FastLanguageModel from peft import PeftModel import torch import json from tqdm import tqdm import re

model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" adapter_id = "Gamoooo/llm-jp-3-13b-last"

HF_TOKEN = "your-token" #@param {type:"string"}

dtype = None load_in_4bit = True

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

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

入力データの準備

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 = ""

推論実行

FastLanguageModel.for_inference(model)

results = [] for dt in tqdm(datasets): input = dt["input"]

prompt = f"### 指示\n{input}\n次の要件を満たしてください：\n1. 簡潔に回答する。\n2. 必要なら箇条書きを使用して要点を整理する。\n3. 指示された内容に忠実に答える。\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})

出力の保存

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')