llm-jp-3-13b-finetune

Model Card for Model ID

llm2024_fall_ok

Model Details

ichikara-instruction-003-001-1.json

Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

• Developed by: Keisuke
• Funded by [optional]: [More Information Needed]
• Shared by [optional]: [More Information Needed]
• Model type: [More Information Needed]
• Language(s) (NLP): [More Information Needed]
• License: [More Information Needed]
• Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

• Repository: [More Information Needed]
• Paper [optional]: [More Information Needed]
• Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

python 3.10.12

!pip install -U pip !pip install -U transformers !pip install -U bitsandbytes !pip install -U accelerate !pip install -U datasets !pip install -U peft !pip install -U trl !pip install -U wandb !pip install ipywidgets --upgrade

from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, logging, ) from peft import ( LoraConfig, PeftModel, get_peft_model, ) import os, torch, gc from datasets import load_dataset import bitsandbytes as bnb from trl import SFTTrainer

Hugging Face Token

HF_TOKEN = "write権限のあるトークン"

モデルを読み込み。

llm-jp-3 1.8B, 3.7B, 13Bのsnapshotをダウンロード済みでmodelsディレクトリに格納してあります。

その他のモデルは取得に承諾が必要なため、各自でダウンロードお願いします。

base_model_id = "models/models--llm-jp--llm-jp-3-13b/snapshots/cd3823f4c1fcbb0ad2e2af46036ab1b0ca13192a" #Fine-Tuningするベースモデル new_model_id = "llm-jp-3-13b-finetune" #Fine-Tuningしたモデルにつけたい名前

""" bnb_config: 量子化の設定

• load_in_4bit:

  • 4bit量子化形式でモデルをロード

• bnb_4bit_quant_type:

  • 量子化の形式を指定

• bnb_4bit_compute_dtype:

  • 量子化された重みを用いて計算する際のデータ型

"""

bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", # nf4は通常のINT4より精度が高く、ニューラルネットワークの分布に最適です bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, )

""" model: モデル

• base_model:

  • 読み込むベースモデル (事前に定義したもの)

• quantization_config:

  • bnb_configで設定した量子化設定

• device_map:

  • モデルを割り当てるデバイス (CPU/GPU) "auto"で自動に割り当てられます。

tokenizer: トークナイザー

• base_model:

  • 読み込むベースモデル (事前に定義したもの)

• trust_remote_code:

  • リモートコードの実行を許可 (カスタムモデルなど) """ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( base_model_id, quantization_config=bnb_config, device_map="auto" )

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_id, trust_remote_code=True)

""" find_all_linear_names: モデル内の4bit量子化線形層を探します。 """

def find_all_linear_names(model): cls = bnb.nn.Linear4bit # 4bit量子化線形層クラスを指定 lora_module_names = set() # ここに取得した線形層を保持します。

# モデル内の全てのモジュールを探索します
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, cls): # モジュールが4bit量子化線形層の場合
        names = name.split('.') # モジュールの名前を分割 (ネストされてる際などに対処)
        lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1]) # 最下層の名前をlora_module_namesに追加

# 'lm_head' は16ビット演算の際に除外する必要があるため、lora_module_namesから削除
if 'lm_head' in lora_module_names:
    lora_module_names.remove('lm_head')

return list(lora_module_names) # lora_module_namesをリストに変換して返します。

modules = find_all_linear_names(model)

""" peft_config: PEFTの構成設定

• r

  • LoRA のランク (4, 8, 16 ,32...)
  • 増やすほど学習が捗るが, 過学習のリスクも高まるので注意

• lora_alpha

  • LoRAのスケーリング係数

• lora_dropout

  • ドロップアウト率（過学習を防ぐための割合）

• bias

  • バイアス項の扱い ("none"の場合、LoRAはバイアスを学習しない)

• task_type

  • タスクタイプ

• target_modules

  • LoRAを適用するターゲットモジュール (前のコードで特定した層) """

peft_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", target_modules=modules, )

model = get_peft_model(model, peft_config)

""" 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。

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)

"""

dataset = load_dataset("json", data_files="./ichikara-instruction-003-001-1.json") dataset

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])

データをtrainデータとtestデータに分割 (test_sizeの比率に)

dataset = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1)

dataset

""" 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_ _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) """

training_arguments = TrainingArguments( output_dir=new_model_id, per_device_train_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=2, optim="paged_adamw_32bit", num_train_epochs=1, logging_strategy="steps", logging_steps=10, warmup_steps=10, save_steps=100, save_total_limit = 2, max_steps = -1, learning_rate=5e-5, fp16=False, bf16=False, seed = 3407, group_by_length=True, report_to="none" )

""" SFTTrainer: Supervised Fine-Tuningに関する設定

• model:

  • 読み込んだベースのモデル

• train_dataset:

  • トレーニングに使用するデータセット

• eval_dataset:

  • 評価に使用するデータセット

• peft_config:

  • PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）の設定（LoRAを利用する場合に指定）

• max_seq_length:

  • モデルに入力されるシーケンスの最大トークン長

• dataset_text_field:

  • データセット内の学習に使うテキストを含むフィールド名

• tokenizer:

  • モデルに対応するトークナイザー

• args:

  • トレーニングに使用するハイパーパラメータ（TrainingArgumentsの設定を指定）

• packing:

  • 入力シーケンスのパッキングを行うかどうかの設定 (False に設定することで、各入力を独立して扱う) """ trainer = SFTTrainer( model=model, train_dataset=dataset["train"], peft_config=peft_config, max_seq_length= 512, dataset_text_field="formatted_text", tokenizer=tokenizer, args=training_arguments, packing= False, )

model.config.use_cache = False # キャッシュ機能を無効化 trainer.train() # トレーニングを実行

タスクとなるデータの読み込み。

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("./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 = ""

モデルによるタスクの推論。

from tqdm import tqdm

results = [] for data in tqdm(datasets):

input = data["input"]

prompt = f"""### 指示 {input}

回答

"""

tokenized_input = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device) attention_mask = torch.ones_like(tokenized_input)

with torch.no_grad(): outputs = model.generate( tokenized_input, attention_mask=attention_mask, max_new_tokens=100, do_sample=False, repetition_penalty=1.2, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id )[0] output = tokenizer.decode(outputs[tokenized_input.size(1):], skip_special_tokens=True)

results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})

こちらで生成されたjsolを提出してください。

本コードではinputとeval_aspectも含んでいますが、なくても問題ありません。

必須なのはtask_idとoutputとなります。

import re jsonl_id = re.sub(".*/", "", new_model_id) with open(f"./{jsonl_id}-outputs.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f: for result in results: json.dump(result, f, ensure_ascii=False) # ensure_ascii=False for handling non-ASCII characters f.write('\n')

Direct Use

<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->

[More Information Needed]

Recommendations

<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->

[More Information Needed]

Training Procedure

<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

• Training regime: [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->

Speeds, Sizes, Times [optional]

<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->

[More Information Needed]

Evaluation

<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->

[More Information Needed]

Factors

<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->

[More Information Needed]

Metrics

<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->

[More Information Needed]

Environmental Impact

<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

• Hardware Type: [More Information Needed]
• Hours used: [More Information Needed]
• Cloud Provider: [More Information Needed]
• Compute Region: [More Information Needed]
• Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]