llm-jp-3-13b-finetune-241202

概要 (Overview)

LLM-jp-3-13b をベースに、LoRA (QLoRA) と Unsloth 、および Hugging Face TRL を用いて高速にファインチューニングした日本語LLMモデルです。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。

• データセット：
  • Ichikara Instruction（複数のデータセットを結合）
  • elyza/ELYZA-tasks-100
  • izumi-lab/wikipedia-ja-20230720

<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>

---

推論環境 (Environment Requirements)

• Python 3.10 以上推奨
• GPU: 24GB 以上の VRAM (NVIDIA L4 / A5000 等)
• 必要パッケージ (例):
  • transformers
  • torch
  • unsloth
  • bitsandbytes
  • accelerate
  • peft

以下のようなコマンドで一括インストールできます (環境に応じて調整してください):

pip install transformers torch unsloth bitsandbytes accelerate peft

Google Colabの場合は以下のコマンドを実行してください。

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

---

モデルのロード & 推論手順 (Inference)

1. モデルのロード

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

# セッティング例
max_seq_length = 2048
dtype = None         # Noneで自動検出 (GPU世代に応じて fp16 / bfloat16)
load_in_4bit = True  # 4bit量子化を有効化（メモリ節約）

HF_TOKEN = "your_token"  # Hugging Faceのアクセストークン

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "Toki-AI/llm-jp-3-13b-finetune-241202",
    max_seq_length = max_seq_length,
    dtype = dtype,
    load_in_4bit = load_in_4bit,
    token = HF_TOKEN,
)

2. 推論用コード例

from unsloth import FastLanguageModel
from tqdm import tqdm
import json

# 推論モードに切り替え
FastLanguageModel.for_inference(model)

# 推論したいタスクのJSONLファイルを読み込む例
datasets = []
with open("elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    for line in f:
        if line.strip():
            datasets.append(json.loads(line))

# 推論の実行
results = []
for dt in tqdm(datasets):
    input_text = dt["input"]
    # プロンプト例
    prompt = f"""### 指示
{input_text}
### 回答
"""

    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
    )

    # 出力を整形
    prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]
    results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input_text, "output": prediction})

# 推論結果の確認 (先頭3件)
for res in results[:3]:
    print(res)

※ 推論パラメータ（max_new_tokens, do_sample, repetition_penalty, temperature, top_pなど）はタスクに応じて変更してください。

---

ライセンス (License)

本モデルは Apache License 2.0 のもとで配布されています。
ベースモデル llm-jp/llm-jp-3-13b に準拠した利用規約やライセンスについてもご確認ください。

---