Uploaded model

Developed by: zhulei777
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.

USE MODEL

推論用コード

Hugging Faceにアップロードしたモデルを用いてELYZA-tasks-100-TVの出力を得るためのコードです。
このコードはunslothライブラリを用いてモデルを読み込み、推論するためのコードとなります。このコードで生成されたjsonlファイルは課題の成果として提出可能なフォーマットになっております。 """

Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.

%%capture

!pip install unsloth

!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"

from unsloth import FastLanguageModel import torch import json

model_name = "zhulei777/llm-jp-3-13b-finetune-zhu6"

max_seq_length = 2048 dtype = None load_in_4bit = True

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = model_name, max_seq_length = max_seq_length, dtype = dtype, load_in_4bit = load_in_4bit, token = "your token", ) FastLanguageModel.for_inference(model)

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。

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("}"): try: datasets.append(json.loads(item)) item = "" except json.JSONDecodeError as e: print(f"Error decoding JSON on line: {line}") print(f"Error message: {e}")

from tqdm import tqdm

推論

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})

with open(f"./llm-jp-3-13b-finetune-zhu6_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f: for result in results: json.dump(result, f, ensure_ascii=False) f.write('\n')

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llm-jp-3-13b-finetune-zhu6