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CHANGED
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@@ -30,7 +30,6 @@ dtype = None # None for auto detection. Float16 for Tesla T4, V100, Bfloat16 for
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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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| 33 |
-
%%capture
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| 34 |
!pip install unsloth
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| 35 |
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
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| 36 |
!pip install -U torch
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@@ -55,7 +54,6 @@ HF_R=userdata.get('HF_R')
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| 56 |
!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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| 60 |
load_in_4bit = True # 今回は13Bモデルを扱うためTrue
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@@ -85,7 +83,6 @@ with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
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| 85 |
datasets.append(json.loads(item))
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| 86 |
item = ""
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-
%%time
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| 89 |
# モデルを用いてタスクの推論。
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| 90 |
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| 91 |
# 推論するためにモデルのモードを変更
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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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!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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