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- **Developed by:** SusumuDou
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- **License:** apache-2.0
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- **Used dataset:** https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/Distribution20241221_all/ichikara-instruction-003-001-1.json
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This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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- **Developed by:** SusumuDou
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- **License:** apache-2.0
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- **How to use base model:** unslothを使用し、事前学習したベースモデルを4bit量子化のqLoRA設定でロードしファインチューニング
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- **Used dataset:** https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/Distribution20241221_all/ichikara-instruction-003-001-1.json
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This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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ファインチューニングした本モデルを使用して推論するモデルとトークナイザを読み出すコードの例を以下に示します。
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from unsloth import FastLanguageModel
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model_name = "SusumuDou/llm-jp-3-13b-finetune-2"
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max_seq_length = 2048
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dtype = None
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load_in_4bit = True
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model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
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model_name = model_name,
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max_seq_length = max_seq_length,
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dtype = dtype,
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load_in_4bit = load_in_4bit,
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token = HF TOKEN,
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)
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+
FastLanguageModel.for_inference(model)
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