ce-lery commited on
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6f6ef66
1 Parent(s): 654f364

feat: 各種スクリプトを追加

Browse files

・モデルの場所はoutputフォルダ内に移動

.gitattributes DELETED
@@ -1,34 +0,0 @@
1
- *.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
2
- *.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
3
- *.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
4
- *.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
5
- *.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
6
- *.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
7
- *.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
8
- *.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
9
- *.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
10
- *.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
11
- *.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
12
- *.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
13
- *.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
14
- *.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
15
- *.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
16
- *.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
17
- *.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
18
- *.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
19
- *.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
20
- *.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
21
- *.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
22
- *.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
23
- *.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
24
- *.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
25
- *.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
26
- saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
27
- *.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
28
- *.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
29
- *.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
30
- *.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
31
- *.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
32
- *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
33
- *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
- *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
README.md CHANGED
@@ -1,32 +1,130 @@
1
- ---
2
- license: mit
3
- tags:
4
- - generated_from_trainer
5
- model-index:
6
- - name: output
7
- results: []
8
- ---
9
 
10
- <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
11
- should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
12
 
13
- # output
14
 
15
- This model is a fine-tuned version of [rinna/japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b) on an unknown dataset.
16
 
17
- ## Model description
18
 
19
- More information needed
20
 
21
- ## Intended uses & limitations
22
 
23
- More information needed
 
 
 
 
 
 
24
 
25
- ## Training and evaluation data
26
 
27
- More information needed
 
28
 
29
- ## Training procedure
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
30
 
31
  ### Training hyperparameters
32
 
@@ -39,13 +137,28 @@ The following hyperparameters were used during training:
39
  - lr_scheduler_type: constant
40
  - num_epochs: 18.0
41
 
42
- ### Training results
43
-
44
-
45
-
46
  ### Framework versions
47
 
48
  - Transformers 4.29.0.dev0
49
  - Pytorch 2.1.0.dev20230503+cu117
50
  - Datasets 2.12.0
51
  - Tokenizers 0.13.3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # dolly-japanese-gpt-1b
 
 
 
 
 
 
 
2
 
3
+ ## 概要
 
4
 
5
+ rinna社の「[japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b)」を、日本語データセット「[databricks-dolly-15k-ja](https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja)」を使用して学習させた推論モデルです。
6
 
7
+ 学習方法は、[inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b)を参照しました。モデルは[inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b)にあるものと類似したものとなっています。当方の自学のために再作成しています。
8
 
9
+ 学習データやモデルを作成および配布してくださった方々に心から感謝申し上げます。
10
 
11
+ ## 環境
12
 
13
+ ### 各種バージョン
14
 
15
+ |項目|バージョン|備考|
16
+ |:--|:--|:--|
17
+ |OS|Windows 10||
18
+ |GPU|RTX4070 VRAM12GB||
19
+ |python|3.9.6|pyenv localにて設定。下記のすべての環境において同一。|
20
+ |python library|requirements.txt参照||
21
+ |CUDA toolkit|cu117||
22
 
23
+ ### 学習データセットの整形用python環境構築
24
 
25
+ データセットの前処理には、alpaca_preprocess.pyを使用しました。
26
+ [推論用python環境構築](#推論用python環境構築)を使用してください。
27
 
28
+ ### fine tuning用python環境構築
29
+
30
+ fine tuningには、fine_tuning.ipynbを使用しました。
31
+ python仮想環境構築方法は、以下の通りです。
32
+
33
+ ```powershell
34
+ pyenv local 3.9.6
35
+ mkdir fine_tuning_ # 仮想環境名
36
+ python -m venv ./
37
+ cd Script
38
+ ./activate.ps1
39
+ cd <本リポジトリのパス>
40
+ pip install -r requirements_finetuning.txt
41
+ pip install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
42
+ ```
43
+
44
+ ### 推論用python環境構築
45
+
46
+ 学習済みモデルを使用した推論には、main.pyを使用しました。
47
+ python仮想環境構築方法は、以下の通りです。
48
+
49
+ ```powershell
50
+ pyenv local 3.9.6
51
+ mkdir rinna_gpt_1b # 仮想環境名
52
+ python -m venv ./
53
+ cd Script
54
+ ./activate.ps1
55
+ cd <本リポジトリのパス>
56
+ # 下記だけ違う
57
+ pip install -r requirements.txt
58
+ pip install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
59
+ ```
60
+
61
+ ## 開発
62
+
63
+ 本リポジトリを使用した開発手順は以下の通りです。
64
+
65
+ 1. 学習データセットの整形
66
+ 2. fine tuning
67
+ 3. 推論
68
+
69
+ ### 1. 学習データセットの整形
70
+
71
+ 学習データは、「[databricks-dolly-15k-ja](https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja)」を使用しました。
72
+ データセットの形式は、以下のような[alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca)と同様のフォーマットに変更しています。
73
+
74
+ ```powershell
75
+ <s>
76
+ 以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
77
+ [SEP]
78
+ 指示:
79
+ あなたは何でも正確に答えられるAIです。
80
+ [SEP]
81
+ 入力:
82
+ User:日本で一番高い山は?
83
+ [SEP]
84
+ 応答:
85
+ 富士山
86
+ </s>
87
+ ```
88
+
89
+ 学習データセットの整形手順は以下の通りです。
90
+
91
+ 1. [学習データセットの整形用python環境](#学習データセットの整形用python環境構築)を構築し、仮想環境を起動する
92
+ 2. 本リポジトリにtrain_dataフォルダを作成
93
+ 3. 「[databricks-dolly-15k-ja](https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja)」のdatabricks-dolly-15k-ja.jsonをダウンロードし、train_dataフォルダ内に入れる
94
+ 4. alpaca_preprocess.pyを実行する
95
+ 5. train_dataフォルダ内に、「databricks-dolly-15k-ja.txt」が生成される
96
+
97
+ ### 2. fine tuning
98
+
99
+ fine tuningは、「[japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt-1b)」にdatabricks-dolly-15k-ja.txtを適用しました。
100
+
101
+ 実施手順は以下の通りです。
102
+
103
+ 1. [fine tuning用python環境構築](#fine-tuning用python環境構築)を構築し、仮想環境を起動する
104
+ 2. alpaca_preprocess.pyに記載の内容を実行する
105
+
106
+ ### 3. 推論
107
+
108
+ fine tuningでできたmodelを使用した推論を実行します。
109
+
110
+ 推論結果は、以下の通りです。
111
+
112
+ ```python
113
+ Assistant:富士山
114
+ Assistant:琵琶湖です。
115
+ Assistant:富士山
116
+ Assistant:南米大陸にあるチリのパタゴニア湖で��。
117
+ Assistant:何でも正確に答えられるAIです。
118
+ ```
119
+
120
+ 推論の手順は以下の通りです。
121
+
122
+ 1. [推論用python環境](#推論用python環境構築)を構築し、仮想環境を起動する
123
+ 2. main.pyを実行する
124
+
125
+ ## モデルに関して
126
+
127
+ 下記は、run_clm実行時に自動生成された内容です。
128
 
129
  ### Training hyperparameters
130
 
 
137
  - lr_scheduler_type: constant
138
  - num_epochs: 18.0
139
 
 
 
 
 
140
  ### Framework versions
141
 
142
  - Transformers 4.29.0.dev0
143
  - Pytorch 2.1.0.dev20230503+cu117
144
  - Datasets 2.12.0
145
  - Tokenizers 0.13.3
146
+
147
+ ## 備考
148
+
149
+ - run_clmを使用した学習時、do_evalを設定していないことが課題
150
+ - 「--validation_file=train.txt ^ --do_eval ^」を設定したほうがよかったかもしれない
151
+ - 学習に時間がかかるので、LoRAの仕組みなどがあればそちらを使用したい
152
+ - 学習に時間がかかるので、Google Colaboratory等を使用した方がいいかも
153
+
154
+ ## 参考サイト
155
+
156
+ |サイト|何を参考にしたか|備考|
157
+ |--|--|--|
158
+ |[inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b)|学習のハイパーパラメータ||
159
+ |[Datasets:kunishou/databricks-dolly-15k-ja](https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja)|学習に使用したデータ||
160
+ |[スプラのブキ紹介文を自動生成してみた(GPT)](https://zenn.dev/thr3a/articles/eed434cb20339a)|fine tuning環境構築と実行方法||
161
+ |[Huggingface Transformers 入門 (28) - rinnaの日本語GPT-2モデルのファインチューニング](https://note.com/npaka/n/n8a435f0c8f69)|fine tuning環境構築と実行方法||
162
+ |[HuggingFace Hub レポジトリ : Getting Started](https://torch.classcat.com/2023/01/01/huggingface-hub-repositories-getting-started/)|huggingfaceへのpush方法。基本はgithubと同じ。|「git lfs install」「huggingface-cli lfs-enable-largefiles .」がhugging faceならでは|
163
+ |[GPT-2をファインチューニングしてニュース記事のタイトルを条件付きで生成してみた。](https://qiita.com/m__k/items/36875fedf8ad1842b729)|(参考)fine tuning環境構築と実行方法||
164
+ |[Google Colab Proが日本から利用可能に](https://webbigdata.jp/post-9927/)|(参考)||
all_results.json DELETED
@@ -1,8 +0,0 @@
1
- {
2
- "epoch": 18.0,
3
- "train_loss": 3.0161131058520043,
4
- "train_runtime": 38619.075,
5
- "train_samples": 3040,
6
- "train_samples_per_second": 1.417,
7
- "train_steps_per_second": 0.708
8
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
alpaca_preprocess.py ADDED
@@ -0,0 +1,51 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import torch
2
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
+ import os
4
+ import json
5
+ from tqdm import tqdm
6
+
7
+ os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
8
+
9
+ current_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
10
+
11
+ def replate_newline(text:str) -> str:
12
+ return text.replace("\n","\\n")
13
+
14
+ if __name__ == '__main__':
15
+ # アルパカ学習データの書式に合わせる
16
+ # https://note.com/npaka/n/n91e6dfecd034
17
+
18
+ # json file open
19
+ json_open = open(current_path+"/train_data/databricks-dolly-15k-ja.json",'r', encoding="utf-8_sig")
20
+ json_load = json.load(json_open)
21
+
22
+ print(json_load[0])
23
+ # 書き込み対象のdatabricks-dolly-15k-ja.txt open
24
+ f = open(current_path+'/train_data/databricks-dolly-15k-ja.txt', 'w', encoding="utf-8_sig")
25
+
26
+ for v in tqdm(json_load):
27
+ string = r"<s>\n"
28
+ if(v["input"]==""):
29
+ # 入力がInstrcutionのみの場合
30
+ string += r"以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n[SEP]\n"
31
+ string += r"指示:\n"
32
+ string += replate_newline(v["instruction"])
33
+ string += r"\n[SEP]\n応答:\n"
34
+ string += replate_newline(v["output"])
35
+ string += r"\n</s>"
36
+ else:
37
+ # 入力がInstructionとInputの場合
38
+ string += r"以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n[SEP]\n"
39
+ string += r"指示:\n"
40
+ string += replate_newline(v["instruction"])
41
+ string += r"\n[SEP]\n入力:\n"
42
+ string += replate_newline(v["input"])
43
+ string += r"\n[SEP]\n応答:\n"
44
+ string += replate_newline(v["output"])
45
+ string += r"\n</s>"
46
+ # txtファイル書き込み
47
+ f.write(string)
48
+ f.write("\n")
49
+
50
+ # txtを閉じる
51
+ f.close()
config.json DELETED
@@ -1,34 +0,0 @@
1
- {
2
- "_name_or_path": "rinna/japanese-gpt-1b",
3
- "activation_function": "gelu_fast",
4
- "architectures": [
5
- "GPT2LMHeadModel"
6
- ],
7
- "attn_pdrop": 0.1,
8
- "bos_token_id": 2,
9
- "embd_pdrop": 0.1,
10
- "eos_token_id": 3,
11
- "gradient_checkpointing": false,
12
- "initializer_range": 0.02,
13
- "layer_norm_epsilon": 1e-05,
14
- "model_type": "gpt2",
15
- "n_ctx": 1024,
16
- "n_embd": 2048,
17
- "n_head": 16,
18
- "n_inner": 8192,
19
- "n_layer": 24,
20
- "n_positions": 1024,
21
- "reorder_and_upcast_attn": false,
22
- "resid_pdrop": 0.1,
23
- "scale_attn_by_inverse_layer_idx": false,
24
- "scale_attn_weights": true,
25
- "summary_activation": null,
26
- "summary_first_dropout": 0.1,
27
- "summary_proj_to_labels": true,
28
- "summary_type": "cls_index",
29
- "summary_use_proj": true,
30
- "torch_dtype": "float32",
31
- "transformers_version": "4.29.0.dev0",
32
- "use_cache": true,
33
- "vocab_size": 44928
34
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
fine_tuning.ipynb ADDED
@@ -0,0 +1,186 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cells": [
3
+ {
4
+ "attachments": {},
5
+ "cell_type": "markdown",
6
+ "metadata": {},
7
+ "source": [
8
+ "### 仮想環境の構築\n",
9
+ "python ver 3.9.6 \n",
10
+ "名称は「fine_tuning_with_clm」 \n"
11
+ ]
12
+ },
13
+ {
14
+ "cell_type": "code",
15
+ "execution_count": null,
16
+ "metadata": {},
17
+ "outputs": [],
18
+ "source": [
19
+ "# ソースからのHuggingface Transformersのインストール\n",
20
+ "# !pip install requirements.txt\n",
21
+ "# !pip install numpy --pre torch torchvision torchaudio --force-reinstall --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117\n",
22
+ "!git clone https://github.com/huggingface/transformers -b v4.28.1\n",
23
+ "# !pip install -e transformers"
24
+ ]
25
+ },
26
+ {
27
+ "cell_type": "code",
28
+ "execution_count": null,
29
+ "metadata": {},
30
+ "outputs": [],
31
+ "source": [
32
+ "!pip install -r ./transformers/examples/pytorch/language-modeling/requirements.txt"
33
+ ]
34
+ },
35
+ {
36
+ "attachments": {},
37
+ "cell_type": "markdown",
38
+ "metadata": {},
39
+ "source": [
40
+ "「./transformers/examples/language-modeling/run_clm.py」の編集\n",
41
+ "\n",
42
+ "```python\n",
43
+ "#T5Tokenizerのインポートの追加\n",
44
+ "from transformers import T5Tokenizer\n",
45
+ "\n",
46
+ "#AutoTokenizerをT5Tokenizerに変更\n",
47
+ "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.tokenizer_name, **tokenizer_kwargs)\n",
48
+ "  ↓\n",
49
+ "tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_args.tokenizer_name, **tokenizer_kwargs)\n",
50
+ "\n",
51
+ "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_args.model_name_or_path, **tokenizer_kwargs)\n",
52
+ "  ↓\n",
53
+ "tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_args.model_name_or_path, **tokenizer_kwargs)\n",
54
+ "```"
55
+ ]
56
+ },
57
+ {
58
+ "attachments": {},
59
+ "cell_type": "markdown",
60
+ "metadata": {},
61
+ "source": [
62
+ "### fine tuningの実行(jupyter notebook版)\n",
63
+ "\n",
64
+ "以下のコマンドを実行すれば、このJupyter notebook上でも実行できる。 \n",
65
+ "ただし、出力がリアルタイムで更新されず、いまどのぐらい学習が終わったのかわからない。 \n",
66
+ "そのため、後述の方法にて、コマンドプロンプトで実行する。 "
67
+ ]
68
+ },
69
+ {
70
+ "cell_type": "code",
71
+ "execution_count": 1,
72
+ "metadata": {},
73
+ "outputs": [],
74
+ "source": [
75
+ "# import os\n",
76
+ "\n",
77
+ "# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'"
78
+ ]
79
+ },
80
+ {
81
+ "cell_type": "code",
82
+ "execution_count": null,
83
+ "metadata": {},
84
+ "outputs": [],
85
+ "source": [
86
+ "# 280minぐらいかかっていたが、終わらなかった\n",
87
+ "\n",
88
+ "# !python ./transformers/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py \\\n",
89
+ "# --model_name_or_path=rinna/japanese-gpt-1b \\\n",
90
+ "# --train_file=./train_data/databricks-dolly-15k-ja.json \\\n",
91
+ "# --output_dir=output \\\n",
92
+ "# --do_train\\\n",
93
+ "# --bf16=True \\\n",
94
+ "# --tf32=True \\\n",
95
+ "# --optim=adafactor \\\n",
96
+ "# --num_train_epochs=18 \\\n",
97
+ "# --save_steps=384 \\\n",
98
+ "# --logging_steps=38 \\\n",
99
+ "# --learning_rate=1e-07 \\\n",
100
+ "# --lr_scheduler_type=constant \\\n",
101
+ "# --gradient_checkpointing \\\n",
102
+ "# --per_device_train_batch_size=1 \\\n",
103
+ "# --save_safetensors=True \\\n",
104
+ "# --logging_dir=logs"
105
+ ]
106
+ },
107
+ {
108
+ "attachments": {},
109
+ "cell_type": "markdown",
110
+ "metadata": {},
111
+ "source": [
112
+ "### fine tuningの実行(コマンドプロンプト版)\n",
113
+ "\n",
114
+ "前提条件として、fine_tunning_with_clm環境をactivateしておくこと。 \n",
115
+ "コマンドプロンプトでの仮想環境起動は、Script/activateを実行すればよい。 \n",
116
+ "\n",
117
+ "※RTX4070で実行してみたところ、学習時間は10時間半だった。 \n",
118
+ "\n",
119
+ "```cmd\n",
120
+ "# 以下はコマンドプロンプトにて実行すること\n",
121
+ "\n",
122
+ "# RTX4070のみ使用するように指定\n",
123
+ "set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\n",
124
+ "\n",
125
+ "python ./transformers/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py ^\n",
126
+ " --model_name_or_path=rinna/japanese-gpt-1b ^\n",
127
+ " --train_file=./train_data/databricks-dolly-15k-ja.txt ^\n",
128
+ " --output_dir=output ^\n",
129
+ " --do_train^\n",
130
+ " --bf16=True ^\n",
131
+ " --tf32=True ^\n",
132
+ " --optim=adafactor ^\n",
133
+ " --num_train_epochs=18 ^\n",
134
+ " --save_steps=384 ^\n",
135
+ " --logging_steps=38 ^\n",
136
+ " --learning_rate=1e-07 ^\n",
137
+ " --lr_scheduler_type=constant ^\n",
138
+ " --gradient_checkpointing ^\n",
139
+ " --per_device_train_batch_size=2 ^\n",
140
+ " --save_safetensors=True ^\n",
141
+ " --logging_dir=logs\n",
142
+ "```\n",
143
+ "\n"
144
+ ]
145
+ },
146
+ {
147
+ "attachments": {},
148
+ "cell_type": "markdown",
149
+ "metadata": {},
150
+ "source": [
151
+ "## 参考サイト\n",
152
+ "\n",
153
+ "|サイト|何を参考にしたか|備考| \n",
154
+ "|--|--|--| \n",
155
+ "|[inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b](https://huggingface.co/inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b)|学習のハイパーパラメータ|| \n",
156
+ "|[Datasets:kunishou/databricks-dolly-15k-ja](https://huggingface.co/datasets/kunishou/databricks-dolly-15k-ja)|学習に使用したデータ|| \n",
157
+ "|[スプラのブキ紹介文を自動生成してみた(GPT)](https://zenn.dev/thr3a/articles/eed434cb20339a)|fine tuning環境構築と実行方法|| \n",
158
+ "|[Huggingface Transformers 入門 (28) - rinnaの日本語GPT-2モデルのファインチューニング](https://note.com/npaka/n/n8a435f0c8f69)|fine tuning環境構築と実行方法|| \n",
159
+ "|[GPT-2をファインチューニングしてニュース記事のタイトルを条件付きで生成してみた。](https://qiita.com/m__k/items/36875fedf8ad1842b729)|(参考)fine tuning環境構築と実行方法||\n",
160
+ "|[Google Colab Proが日本から利用可能に](https://webbigdata.jp/post-9927/)|(参考)|| "
161
+ ]
162
+ }
163
+ ],
164
+ "metadata": {
165
+ "kernelspec": {
166
+ "display_name": "fine_tuning_with_clm",
167
+ "language": "python",
168
+ "name": "python3"
169
+ },
170
+ "language_info": {
171
+ "codemirror_mode": {
172
+ "name": "ipython",
173
+ "version": 3
174
+ },
175
+ "file_extension": ".py",
176
+ "mimetype": "text/x-python",
177
+ "name": "python",
178
+ "nbconvert_exporter": "python",
179
+ "pygments_lexer": "ipython3",
180
+ "version": "3.9.6"
181
+ },
182
+ "orig_nbformat": 4
183
+ },
184
+ "nbformat": 4,
185
+ "nbformat_minor": 2
186
+ }
generation_config.json DELETED
@@ -1,6 +0,0 @@
1
- {
2
- "_from_model_config": true,
3
- "bos_token_id": 2,
4
- "eos_token_id": 3,
5
- "transformers_version": "4.29.0.dev0"
6
- }
 
 
 
 
 
 
 
main.py ADDED
@@ -0,0 +1,76 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import torch
2
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
+ import os
4
+
5
+ os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
6
+
7
+ current_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
8
+
9
+ device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
10
+ print(device)
11
+ # model.safetensorを読み込むには、pip install safetensorsが必要
12
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(current_path+"/output/", use_fast=False)
13
+ # model.safetensorを読み込むには、pip install safetensorsが必要
14
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(current_path+"/output/").to(device)
15
+
16
+ # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b", use_fast=False)
17
+ # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("inu-ai/dolly-japanese-gpt-1b").to(device)
18
+
19
+ # """
20
+ MAX_ASSISTANT_LENGTH = 100
21
+ MAX_INPUT_LENGTH = 1024
22
+ INPUT_PROMPT = r'<s>\n以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n[SEP]\n指示:\n{instruction}\n[SEP]\n入力:\n{input}\n[SEP]\n応答:\n'
23
+ NO_INPUT_PROMPT = r'<s>\n以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n[SEP]\n指示:\n{instruction}\n[SEP]\n応答:\n'
24
+
25
+ def prepare_input(instruction, input_text):
26
+ if input_text != "":
27
+ prompt = INPUT_PROMPT.format(instruction=instruction, input=input_text)
28
+ else:
29
+ prompt = NO_INPUT_PROMPT.format(instruction=instruction)
30
+ return prompt
31
+
32
+ def format_output(output):
33
+ output = output.lstrip("<s>").rstrip("</s>").replace("[SEP]", "").replace("\\n", "\n")
34
+ return output
35
+
36
+ def generate_response(instruction, input_text):
37
+ prompt = prepare_input(instruction, input_text)
38
+ token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
39
+ n = len(token_ids[0])
40
+
41
+ with torch.no_grad():
42
+ output_ids = model.generate(
43
+ token_ids.to(model.device),
44
+ min_length=n,
45
+ max_length=min(MAX_INPUT_LENGTH, n + MAX_ASSISTANT_LENGTH),
46
+ temperature=0.7,
47
+ do_sample=True,
48
+ # do_sample=True,
49
+ # no_repeat_ngram_size=2,
50
+ # num_beams=3,
51
+ pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
52
+ bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
53
+ eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
54
+ bad_words_ids=[[tokenizer.unk_token_id]]
55
+ )
56
+
57
+ output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0])
58
+ formatted_output_all = format_output(output)
59
+ response = f"Assistant:{formatted_output_all.split('応答:')[-1].strip()}"
60
+
61
+ return formatted_output_all, response
62
+
63
+ instruction = "あなたは何でも正確に答えられるAIです。"
64
+ questions = [
65
+ "日本で一番高い山は?",
66
+ "日本で一番広い湖は?",
67
+ "世界で一番高い山は?",
68
+ "世界で一番広い湖は?",
69
+ "冗談を言ってください。",
70
+ ]
71
+
72
+ # 各質問に対して応答を生成して表示
73
+ for question in questions:
74
+ formatted_output_all, response = generate_response(instruction, question)
75
+ print(response)
76
+ # """
model.safetensors DELETED
@@ -1,3 +0,0 @@
1
- version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:47d98db14aee20d28f52982c02e371a0a5301ab39840807b4940c4c497d37d3d
3
- size 5236050824
 
 
 
 
requirements.txt ADDED
@@ -0,0 +1,25 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+ # Base requirements
3
+ transformers
4
+ transformers[sentencepiece]
5
+ datasets
6
+ accelerate
7
+ nvidia-ml-py3
8
+ ipykernel
9
+ scikit-learn
10
+ matplotlib
11
+ bertviz==1.2.0
12
+ seqeval==1.2.2
13
+ pysbd
14
+ nltk==3.6.6
15
+ sacrebleu==1.5.1
16
+ rouge_score==0.1.2
17
+ py7zr # Needed for samsum dataset
18
+ fastapi
19
+ uvicorn
20
+ # since evaluate library's dependency, use rouge_score==0.1.2
21
+ evaluate==0.2.0
22
+ # tool for checking dependencies
23
+ pipdeptree
24
+ numpy==1.24.1
25
+ safetensors==0.3.1
requirements_finetuning.txt ADDED
@@ -0,0 +1,85 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ accelerate==0.18.0
2
+ aiohttp==3.8.4
3
+ aiosignal==1.3.1
4
+ asttokens==2.2.1
5
+ async-timeout==4.0.2
6
+ attrs==23.1.0
7
+ backcall==0.2.0
8
+ certifi==2022.12.7
9
+ charset-normalizer==2.1.1
10
+ colorama==0.4.6
11
+ comm==0.1.3
12
+ datasets==2.12.0
13
+ debugpy==1.6.7
14
+ decorator==5.1.1
15
+ dill==0.3.6
16
+ evaluate==0.4.0
17
+ executing==1.2.0
18
+ filelock==3.9.0
19
+ frozenlist==1.3.3
20
+ fsspec==2023.4.0
21
+ huggingface-hub==0.14.1
22
+ idna==3.4
23
+ importlib-metadata==6.6.0
24
+ ipykernel==6.22.0
25
+ ipython==8.13.1
26
+ jedi==0.18.2
27
+ Jinja2==3.1.2
28
+ joblib==1.2.0
29
+ jupyter-client==8.2.0
30
+ jupyter-core==5.3.0
31
+ MarkupSafe==2.1.2
32
+ matplotlib-inline==0.1.6
33
+ mpmath==1.2.1
34
+ multidict==6.0.4
35
+ multiprocess==0.70.14
36
+ nest-asyncio==1.5.6
37
+ networkx==3.0rc1
38
+ numpy==1.24.1
39
+ packaging==23.1
40
+ pandas==2.0.1
41
+ parso==0.8.3
42
+ pickleshare==0.7.5
43
+ Pillow==9.3.0
44
+ platformdirs==3.5.0
45
+ prompt-toolkit==3.0.38
46
+ protobuf==4.22.3
47
+ psutil==5.9.5
48
+ pure-eval==0.2.2
49
+ pyarrow==12.0.0
50
+ Pygments==2.15.1
51
+ python-dateutil==2.8.2
52
+ pytz==2023.3
53
+ pywin32==306
54
+ PyYAML==6.0
55
+ pyzmq==25.0.2
56
+ regex==2023.5.5
57
+ requests==2.28.1
58
+ responses==0.18.0
59
+ safetensors==0.3.1
60
+ scikit-learn==1.2.2
61
+ scipy==1.10.1
62
+ sentencepiece==0.1.99
63
+ six==1.16.0
64
+ stack-data==0.6.2
65
+ sympy==1.11.1
66
+ threadpoolctl==3.1.0
67
+ tokenizers==0.13.3
68
+ # torch
69
+ # --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
70
+ # torchaudio
71
+ # --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
72
+ # torchvision
73
+ # --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
74
+ tornado==6.3.1
75
+ tqdm==4.65.0
76
+ traitlets==5.9.0
77
+ -e git+https://github.com/huggingface/transformers@78b7debf56efb907c6af767882162050d4fbb294#egg=transformers
78
+ typing-extensions==4.4.0
79
+ tzdata==2023.3
80
+ urllib3==1.26.13
81
+ wcwidth==0.2.6
82
+ xxhash==3.2.0
83
+ yarl==1.9.2
84
+ zipp==3.15.0
85
+ # numpy --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117
special_tokens_map.json DELETED
@@ -1,9 +0,0 @@
1
- {
2
- "bos_token": "<s>",
3
- "cls_token": "[CLS]",
4
- "eos_token": "</s>",
5
- "mask_token": "[MASK]",
6
- "pad_token": "[PAD]",
7
- "sep_token": "[SEP]",
8
- "unk_token": "<unk>"
9
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
spiece.model DELETED
@@ -1,3 +0,0 @@
1
- version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:9dbbd4ddbe43941051ed35fd44ff0d9d1c00ed345f7fd4d1969df174110f0609
3
- size 1044749
 
 
 
 
tokenizer_config.json DELETED
@@ -1,17 +0,0 @@
1
- {
2
- "additional_special_tokens": [],
3
- "bos_token": "<s>",
4
- "clean_up_tokenization_spaces": true,
5
- "cls_token": "[CLS]",
6
- "do_lower_case": false,
7
- "eos_token": "</s>",
8
- "extra_ids": 0,
9
- "mask_token": "[MASK]",
10
- "model_max_length": 1000000000000000019884624838656,
11
- "pad_token": "[PAD]",
12
- "sep_token": "[SEP]",
13
- "sp_model_kwargs": {},
14
- "tokenizer_class": "T5Tokenizer",
15
- "unk_token": "<unk>",
16
- "use_fast": true
17
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
train_data/README.md ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ このフォルダに、databricks-dolly-15k-ja.jsonを入れる。
train_results.json DELETED
@@ -1,8 +0,0 @@
1
- {
2
- "epoch": 18.0,
3
- "train_loss": 3.0161131058520043,
4
- "train_runtime": 38619.075,
5
- "train_samples": 3040,
6
- "train_samples_per_second": 1.417,
7
- "train_steps_per_second": 0.708
8
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
trainer_state.json DELETED
@@ -1,4345 +0,0 @@
1
- {
2
- "best_metric": null,
3
- "best_model_checkpoint": null,
4
- "epoch": 18.0,
5
- "global_step": 27360,
6
- "is_hyper_param_search": false,
7
- "is_local_process_zero": true,
8
- "is_world_process_zero": true,
9
- "log_history": [
10
- {
11
- "epoch": 0.03,
12
- "learning_rate": 1e-07,
13
- "loss": 6.0775,
14
- "step": 38
15
- },
16
- {
17
- "epoch": 0.05,
18
- "learning_rate": 1e-07,
19
- "loss": 6.0462,
20
- "step": 76
21
- },
22
- {
23
- "epoch": 0.07,
24
- "learning_rate": 1e-07,
25
- "loss": 6.0014,
26
- "step": 114
27
- },
28
- {
29
- "epoch": 0.1,
30
- "learning_rate": 1e-07,
31
- "loss": 5.9744,
32
- "step": 152
33
- },
34
- {
35
- "epoch": 0.12,
36
- "learning_rate": 1e-07,
37
- "loss": 5.886,
38
- "step": 190
39
- },
40
- {
41
- "epoch": 0.15,
42
- "learning_rate": 1e-07,
43
- "loss": 5.8752,
44
- "step": 228
45
- },
46
- {
47
- "epoch": 0.17,
48
- "learning_rate": 1e-07,
49
- "loss": 5.8586,
50
- "step": 266
51
- },
52
- {
53
- "epoch": 0.2,
54
- "learning_rate": 1e-07,
55
- "loss": 5.7714,
56
- "step": 304
57
- },
58
- {
59
- "epoch": 0.23,
60
- "learning_rate": 1e-07,
61
- "loss": 5.7406,
62
- "step": 342
63
- },
64
- {
65
- "epoch": 0.25,
66
- "learning_rate": 1e-07,
67
- "loss": 5.7096,
68
- "step": 380
69
- },
70
- {
71
- "epoch": 0.28,
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- },
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- },
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- {
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- },
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