hnomura/llm-jp-3-13b-it_lora

Uploaded model

• Developed by: hnomura
• License: apache-2.0
• Finetuned from model : llm-jp/llm-jp-3-13b

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

提出用

推論 (Inference) について 本リポジトリでは、事前に LoRA で微調整したモデルを使い、与えられたタスク（指示）に対して応答を生成する推論を行っています。主な流れは以下のとおりです。

1.モデルの推論モードへの切り替え

推論を行うためにモデルを推論モードに切り替え

FastLanguageModel.for_inference(model)

学習（SFT）後のモデルを推論用に最適化します。

2.テストデータの準備 import json datasets = [] with open("/content/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 = ""

JSONL 形式のテストデータを読み込み、各タスクごとに辞書（datasets）に格納します。 ここでは elyza-tasks-100-TV_0.jsonl というファイルを例として読み込んでいます。

3.推論用のプロンプトの作成 for dt in tqdm(datasets): input = dt["input"] prompt = f"""### 指示

{input}

回答 """ ...

• 各タスクの input(指示) を読み込み、“指示→回答”という形式のプロンプトを組み立てます。
• ここでは「### 指示」「### 回答」といった区切り文字列を使っています。

モデルへの入力とテキスト生成

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]


組み立てたプロンプトをトークナイズし、GPU デバイスへ転送します。
model.generate() でテキストを生成します。
max_new_tokens には生成する最大トークン数（ここでは512）を指定。
do_sample=False でビームサーチなどの探索ではなく、greedy に類する生成を採用。
repetition_penalty=1.2 で単調な繰り返しを軽減。
生成結果は tokenizer.decode() でデコードし、プロンプトに含まれている境界文字 \n### 回答 を頼りに回答部分のみを取り出します。


5.推論結果の保存
results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})
...
with open(f"{new_model_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')

各タスクの回答を task_id, input, output のキーを含む辞書として results に格納。
推論結果は JSONL 形式でファイル出力しています。


6.LoRA アダプタの保存 (任意)
model.push_to_hub_merged(
    new_model_id+"_lora",
    tokenizer=tokenizer,
    save_method="lora",
    token=HF_TOKEN,
    private=True
)


学習した LoRA アダプタのみを Hugging Face Hub へアップロードし、推論用に共有できます。
private=True を指定するとプライベートリポジトリとして扱われます。
補足
推論時のハイパーパラメータやプロンプト設計（### 指示 / ### 回答 形式）は、用途に応じて柔軟に変更することが可能です。
生成時の設定（max_new_tokens, do_sample, repetition_penalty など）によって応答の品質や挙動が変化します。
本コードでは一度に1件ずつタスクを処理していますが、より大規模なバッチ推論も可能です。
本プロンプト形式は日本語の指示に最適化してありますが、他言語にカスタマイズする場合は区切り文字列や出力パターンを調整してください。



### 参考
以下はコードの全文です。
# Google Colab の場合は上記の環境構築手順を行なわず、単にこのセルから実行していってください。
!pip uninstall unsloth -y
!pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
# Google Colab のデフォルトで入っているパッケージをアップグレード（Moriyasu さんありがとうございます）
!pip install --upgrade torch
!pip install --upgrade xformers
# 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）
# Google Colabでは実行不要
!pip install ipywidgets --upgrade
# Install Flash Attention 2 for softcapping support
import torch
if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8:
    !pip install --no-deps packaging ninja einops "flash-attn>=2.6.3"
# 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。
# Write権限を付与してください。
# https://huggingface.co/settings/tokens
HF_TOKEN = “” #@param {type:"string"}

# あるいは Google Colab シークレットを使う場合、左のサイドバーより🔑マークをクリック
# HF_TOKEN という名前で Value に Hugging Face Token を入れてください。
# ノートブックからのアクセスのトグルをオンにし、下記の二行のコードのコメントアウトを外してください。

# from google.colab import userdata
# HF_TOKEN=userdata.get('HF_TOKEN')
# llm-jp/llm-jp-3-13bを4bit量子化のqLoRA設定でロード。

from unsloth import FastLanguageModel
import torch
max_seq_length = 512 # unslothではRoPEをサポートしているのでコンテキスト長は自由に設定可能
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_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
new_model_id = "llm-jp-3-13b-it" #Fine-Tuningしたモデルにつけたい名前、it: Instruction Tuning
# FastLanguageModel インスタンスを作成
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_id,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
    trust_remote_code=True,
)

# SFT用のモデルを用意
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r = 32,
    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
                      "gate_proj", "up_proj", "down_proj",],
    lora_alpha = 32,
    lora_dropout = 0.05,
    bias = "none",
    use_gradient_checkpointing = "unsloth",
    random_state = 3407,
    use_rslora = False,
    loftq_config = None,
    max_seq_length = max_seq_length,
)
# 学習に用いるデータセットの指定
# 今回はLLM-jp の公開している Ichikara Instruction を使います。データにアクセスするためには申請が必要ですので、使いたい方のみ申請をしてください。
# Ichikara Instruciton を Hugging Face Hub にて公開することはお控えください。
# また、CC-BY-NC-SAですのでモデルはライセンスを継承する前提でお使いください。

# 下記のリンクから申請を終えた先に Google Drive があり、Distribution20241221_all というフォルダごとダウンロードしてください。
# 今回は「ichikara-instruction-003-001-1.json」を使います。必要であれば展開（!unzip など）し、データセットのパスを適切に指定してください。
# omnicampusの開発環境では取得したデータを左側にドラッグアンドドロップしてお使いください。
# Google Colab の場合も左のサイドバーよりドラッグ&ドロップでアップデートしてください。

# 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/
# 関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎. ichikara-instruction: LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("json", data_files="./ichikara-instruction-003-001-1.json")
# パスの指定にご注意ください。アップロードしたファイルを右クリックし、「パスをコピー」をクリック、上記の data_files と合致していることをご確認ください。Omnicampus のディレクトリ構造とは異なるかもしれません。
# 学習時のプロンプトフォーマットの定義
prompt = """### 指示
{}
### 回答
{}"""

"""
formatting_prompts_func: 各データをプロンプトに合わせた形式に合わせる
"""
EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token # トークナイザーのEOSトークン（文末トークン）
def formatting_prompts_func(examples):
    input = examples["text"] # 入力データ
    output = examples["output"] # 出力データ
    text = prompt.format(input, output) + EOS_TOKEN # プロンプトの作成
    return { "formatted_text" : text, } # 新しいフィールド "formatted_text" を返す
pass

# # 各データにフォーマットを適用
dataset = dataset.map(
    formatting_prompts_func,
    num_proc= 4, # 並列処理数を指定
)

dataset
# データを確認
print(dataset["train"]["formatted_text"][3])
"""
training_arguments: 学習の設定

  - output_dir:
      -トレーニング後のモデルを保存するディレクトリ

  - per_device_train_batch_size:
      - デバイスごとのトレーニングバッチサイズ

  - per_device_eval_batch_size:
      - デバイスごとの評価バッチサイズ

  - gradient_accumulation_steps:
      - 勾配を更新する前にステップを積み重ねる回数

  - optim:
      - オプティマイザの設定

  - num_train_epochs:
      - エポック数

  - eval_strategy:
      - 評価の戦略 ("no"/"steps"/"epoch")

  - eval_steps:
      - eval_strategyが"steps"のとき、評価を行うstep間隔

  - logging_strategy:
      - ログ記録の戦略

  - logging_steps:
      - ログを出力するステップ間隔

  - warmup_steps:
      - 学習率のウォームアップステップ数

  - save_steps:
      - モデルを保存するステップ間隔

  - save_total_limit:
      - 保存しておくcheckpointの数

  - max_steps:
      - トレーニングの最大ステップ数

  - learning_rate:
      - 学習率

  - fp16:
      - 16bit浮動小数点の使用設定（第8回演習を参考にすると良いです）

  - bf16:
      - BFloat16の使用設定

  - group_by_length:
      -  入力シーケンスの長さによりバッチをグループ化 (トレーニングの効率化)

  - report_to:
      - ログの送信先 ("wandb"/"tensorboard"など)
"""
from trl import SFTTrainer
from transformers import TrainingArguments
from unsloth import is_bfloat16_supported

trainer = SFTTrainer(
    model = model,
    tokenizer = tokenizer,
    train_dataset=dataset["train"],
    max_seq_length = max_seq_length,
    dataset_text_field="formatted_text",
    packing = False,
    args = TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size = 2,
        gradient_accumulation_steps = 4,
        num_train_epochs = 1,
        logging_steps = 10,
        warmup_steps = 10,
        save_steps=100,
        save_total_limit=2,
        max_steps=-1,
        learning_rate = 2e-4,
        fp16 = not is_bfloat16_supported(),
        bf16 = is_bfloat16_supported(),
        group_by_length=True,
        seed = 3407,
        output_dir = "outputs",
        report_to = "none",
    ),
)
#@title 現在のメモリ使用量を表示
gpu_stats = torch.cuda.get_device_properties(0)
start_gpu_memory = round(torch.cuda.max_memory_reserved() / 1024 / 1024 / 1024, 3)
max_memory = round(gpu_stats.total_memory / 1024 / 1024 / 1024, 3)
print(f"GPU = {gpu_stats.name}. Max memory = {max_memory} GB.")
print(f"{start_gpu_memory} GB of memory reserved.")
#@title 学習実行
trainer_stats = trainer.train()
# ELYZA-tasks-100-TVの読み込み。事前にファイルをアップロードしてください
# データセットの読み込み。
# omnicampusの開発環境では、左にタスクのjsonlをドラッグアンドドロップしてから実行。
import json
datasets = []
with open("/content//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 = ""
# 学習したモデルを用いてタスクを実行
from tqdm import tqdm

# 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})
# jsonlで保存
with open(f"{new_model_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')
# LoRAアダプタだけ保存
model.push_to_hub_merged(
    new_model_id+"_lora",
    tokenizer=tokenizer,
    save_method="lora",
    token=HF_TOKEN,
    private=True
)