README.md

metadata

library_name: transformers
license: gemma
base_model:
  - google/gemma-2-9b

This gemma2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

概要

松尾研大規模言語モデル講座2024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。

推論方法

以下は、Google Colaboratoryでelyza-tasks-100-TV.jsonlを回答するためのコードです

%%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

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

import os
HF_TOKEN = 'YOUR_TOKEN'
os.environ["HF_TOKEN"] = HF_TOKEN

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

# モデルとトークナイザーのID
new_model_id = "R-Nakamoto/gemma-2-9b-it"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    new_model_id,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",
    attn_implementation="eager"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    new_model_id,
    trust_remote_code=True,
    use_fast=True
)


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 = ""

import torch
torch.cuda.empty_cache()

# モデルを推論モードに設定
model.eval()

# トークナイザーの設定
tokenizer.padding_side = 'left'
model.config.use_cache = True

# バッチサイズと最大長を設定
batch_size = 8
max_length = 512
results = []

# プロンプトテンプレート
template_text = '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\n'
kaitou = '回答'

# バッチ処理の開始
for i in tqdm(range(0, len(datasets), batch_size)):
    # バッチ単位でデータを取得
    batch = datasets[i:i + batch_size]

    # プロンプト作成
    prompts = [
        f"### 指示\n{dt['input']}\n### 回答\n"
        for dt in batch
    ]

    # トークン化
    inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=max_length)

    # データを非同期でGPUに転送
    inputs = {key: value.to(model.device, non_blocking=True) for key, value in inputs.items()}

    # 推論の設定
    max_new_tokens = 512
    repetition_penalty = 1.2
    length_penalty = 1.0
    use_cache = True
    num_beams = 3  # ビームサーチのビーム幅

    # 推論（サンプリングを無効化し、決定論的な生成に）
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            repetition_penalty=repetition_penalty,
            length_penalty=length_penalty,
            num_beams=num_beams,  # ビームサーチを有効化
            do_sample=False,      # サンプリングを無効化
            use_cache=use_cache
        )

    # 結果の処理
    for dt, output in zip(batch, outputs):
        prediction = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True).split(f"\n### {kaitou}\n")[-1]
        results.append({
            "task_id": dt["task_id"],
            "input": dt["input"],
            "output": prediction
        })

with open(f"output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')