--- base_model: llm-jp/llm-jp-3-13b tags: - text-generation-inference - transformers - unsloth - llama - trl license: apache-2.0 language: - en --- # Uploaded model - **Developed by:** xylnao - **License:** apache-2.0 - **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library. [](https://github.com/unslothai/unsloth) how to generate: ``` !pip uninstall unsloth -y !pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git" # Google Colab のデフォルトで入っているパッケージをアップグレード（Moriyasu さんありがとうございます） !pip install --upgrade torch !pip install --upgrade xformers # notebookでインタラクティブな表示を可能とする（ただし、うまく動かない場合あり） !pip install ipywidgets --upgrade # Install Flash Attention 2 for softcapping support import torch if torch.cuda.get_device_capability()[0] >= 8: !pip install --no-deps packaging ninja einops "flash-attn>=2.6.3" # llm-jp/llm-jp-3-13bを4bit量子化のqLoRA設定でロード。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig 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8Bクラスのモデルを扱うためTrue model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b" new_model_id = "llm-jp-3-13b-finetune-2" #Fine-Tuningしたモデルにつけたい名前 # 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, ) # Hugging Face Token を指定 from google.colab import userdata HF_TOKEN=userdata.get('HF_TOKEN') # 学習に用いるデータセットの指定 # 以下のデータセットをすべて使用。 # 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) from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("json", data_files="/content/*.json") # 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 ) # 10%を評価データセットに分割 split_dataset = dataset['train'].train_test_split(test_size=0.1, seed=42) from datasets import DatasetDict # 元のDatasetDictに評価データセットを追加 dataset = DatasetDict({ 'train': split_dataset['train'], 'eval': split_dataset['test'] }) 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, eval_dataset=dataset["eval"], args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 2, gradient_accumulation_steps = 4, num_train_epochs = 2, logging_steps = 10, warmup_steps = 10, optim = "adamw_torch", # weight_decay = 0.01, save_steps=100, save_total_limit=2, max_steps=-1, learning_rate = 2.1e-4, fp16 = not is_bfloat16_supported(), bf16 = is_bfloat16_supported(), group_by_length=True, seed = 3407, output_dir = "outputs", report_to = "none", eval_strategy="steps", eval_steps=10, ), ) # モデルとトークナイザーをHugging Faceにアップロード。 model.push_to_hub_merged( new_model_id, tokenizer=tokenizer, save_method="lora", token=HF_TOKEN, private=True ) # model.push_to_hub(new_model_id, token=HF_TOKEN, private=True) # Online saving # tokenizer.push_to_hub(new_model_id, token=HF_TOKEN) # Online saving ```