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@@ -31,7 +31,6 @@ load_in_4bit = True # Use 4bit quantization to reduce memory usage. Can be False
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# 必要なライブラリをインストール
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%%capture
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!pip install unsloth
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!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
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| 37 |
!pip install -U torch
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@@ -57,7 +56,6 @@ HF_R=userdata.get('HF_R')
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!huggingface-cli login --token $HF_R
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%%time
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dtype = None # Noneにしておけば自動で設定
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load_in_4bit = True # 今回は13Bモデルを扱うためTrue
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@@ -87,7 +85,6 @@ with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
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datasets.append(json.loads(item))
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item = ""
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%%time
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# モデルを用いてタスクの推論。
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# 推論するためにモデルのモードを変更
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# 必要なライブラリをインストール
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!pip install unsloth
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!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
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!pip install -U torch
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!huggingface-cli login --token $HF_R
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dtype = None # Noneにしておけば自動で設定
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load_in_4bit = True # 今回は13Bモデルを扱うためTrue
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datasets.append(json.loads(item))
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item = ""
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# モデルを用いてタスクの推論。
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# 推論するためにモデルのモードを変更
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