YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
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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')