metadata

library_name: transformers
tags:
  - text-generation-inference
  - transformers
license: apache-2.0
datasets:
  - kinokokoro/ichikara-instruction-003
language:
  - ja
base_model:
  - llm-jp/llm-jp-3-13b
pipeline_tag: text-generation

モデル概要

このモデルは、国立情報学研究所の大規模言語モデル研究開発センターによって開発された大規模言語モデルllm-jp/llm-jp-3-13bをベースに、
データセットichikara-instruction-003-001-1でファインチューニングしたモデルです。
elyza-tasks-100-TV_0.jsonlを推論し、その結果を{adapter_id}-outputs.jsonlというファイルに出力できます。

開発は東京大学松尾研究室の「大規模言語モデルDeepLearning応用講座」によって全面的にサポートされました。

実行環境

Python環境（Omnicampus、GoogleColabなど）
L4 ( GPU:24GB)

各種インストール

ライブラリのインストール、HuggingFaceトークン格納

!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

# Hugging Faceで取得したTokenをこちらに貼る。
HF_TOKEN = "Hugging Face Token"

モデル・トークナイザの読み込み

from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
)
from peft import PeftModel
import torch
from tqdm import tqdm
import json

# ベースとなるモデルと学習したLoRAのアダプタ。
# model_idの値はomnicampusの環境におけるモデルのパスを表しており、それ以外の環境で実行する場合は変更の必要があります。
model_id = "models/models--llm-jp--llm-jp-3-13b/snapshots/cd3823f4c1fcbb0ad2e2af46036ab1b0ca13192a"
# omnicampus以外の環境をご利用の方は以下をご利用ください。
# base_model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" 
adapter_id = "Ta20230804/llm-jp-3-13b-finetune" 

# 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)

データセット読み込み

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

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=100,
          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})

結果の出力

import re
jsonl_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
with open(f"./{jsonl_id}-outputs.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')