mkiku2896/llm-jp-3-13b-it_lora

〇使い方 メインの実行ファイルはfile and versionsにある "LoRA_template_unsloth_20241127 (3).ipynb" 動作環境はgooglecolabを想定

〇SFT用データ ichikaraデータセットを使用 公開範囲はCC-BY-NC-SAのため使用する際は以下のURLから登録しダウンロードすること https://docs.google.com/forms/d/1CeYoFrMJnCFbH71RGxOaAIDGDBofUSAEdEcmiLR-Uko/viewform?edit_requested=true

〇HF_TOKENについて HF_TOKENは自身でhaggingfaceに登録し、自身のパスワードを設定すること ただし、他人には知られないようにパスワードは個人で厳重に管理すること

〇以下参考

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_all" #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, )

""" 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/drive/MyDrive/2024メタバース工学部LLM/03.教材（講義前後にUP予定）/05.最終課題/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})

import os print(os.getcwd())

import os

移動したいディレクトリのパスを指定

new_directory = "/content/drive/MyDrive/2024メタバース工学部LLM/03.教材（講義前後にUP予定）/05.最終課題/サンプルコード"

カレントディレクトリを変更

os.chdir(new_directory)

確認: カレントディレクトリを表示

print("現在のカレントディレクトリ:", os.getcwd())

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')

"""モデルとトークナイザーをHugging Faceにアップロードします。
本コードではLoRAのアダブタのみを保存します。
このアダプタを用いた推論方法はModel_Inference_Template_unsloth_20241127.ipynbをご参照ください。

一旦privateでアップロードしてください。
https://docs.unsloth.ai/basics/saving-and-using-models """

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 )

Uploaded model

• Developed by: mkiku2896
• 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.