README.md

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

# Tomo-cho/llm-jp-3-13b-it-01_lora

## 概要

[松尾研大規模言語モデル講座2024](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/lecture/course-list/large-language-model/)のコンペ用の提出モデル作成の一環として作成・公開しています。

[llm-jp/llm-jp-3-13b]をLoRAでFine-Tuningしたものです。
学習用データセットとして[ichikara-instruction-003-001-1.json]を使用しています。

## 推論方法(Google Colabを前提としています)

# 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

# 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 = "Tomo-cho/llm-jp-3-13b-it-01_lora"

# 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。（elyza-tasks-100-TV_0.jsonlというファイル名を読み込む場合）
# 事前にデータをアップロードしてください。
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 = ""

# 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')


## ライセンス

本モデルは学習に利用したデータの関係で以下のライセンスの影響を受けます。

- [llm-jp/llm-jp-3-13b]を継承します。
- [ichikara-instruction-003-001-1.json]を継承します。（元データライセンス：CC-BY-NC-SA）（https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llm%e3%81%ae%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ae%e6%97%a5%e6%9c%ac%e8%aa%9e%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%a9%e3%82%af%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e4%bd%9c%e6%88%90/llm%e3%81%ae%e3%81%9f%e3%82%81%e3%81%ae%e6%97%a5%e6%9c%ac%e8%aa%9e%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%b9%e3%83%88%e3%83%a9%e3%82%af%e3%82%b7%e3%83%a7%e3%83%b3%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf-%e5%85%ac%e9%96%8b/）