metadata

license: mit
base_model:
  - meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
language:
  - ja
  - en
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
tags:
  - llama-3
  - pytorch
  - llama-3.3
  - autoawq
  - meta

kishizaki-sci/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ-4bit-JP-EN

model information

Llama-3.3-70B-InstructをAutoAWQで4bit 量子化したモデル。量子化の際のキャリブレーションデータに日本語と英語を含むデータを使用。
A model of Llama-3.3-70B-Instruct quantized to 4 bits using AutoAWQ. Calibration data containing Japanese and English was used during the quantization process.

usage

transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kishizaki-sci/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ-4bit-JP-EN")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kishizaki-sci/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ-4bit-JP-EN")
model.to("cuda")

chat = [
    {"role": "system", "content": "あなたは日本語で応答するAIチャットボットです。ユーザをサポートしてください。"},
    {"role": "user", "content": "plotly.graph_objectsを使って散布図を作るサンプルコードを書いてください。"}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    chat,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
inputs = inputs.to("cuda")
streamer = TextStreamer(tokenizer)

output = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=1024)

このコードはA100インスタンスのGoogle Colab でも動かせます。
This code can also run on Google Colab with an A100 instance.

vLLM

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="kishizaki-sci/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ-4bit-JP-EN",
    tensor_parallel_size=1,
    gpu_memory_utilization=0.97,
    quantization="awq"
)
tokenizer = llm.get_tokenizer()

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは日本語で応答するAIチャットボットです。ユーザをサポートしてください。"},
    {"role": "user", "content": "plotly.graph_objectsを使って散布図を作るサンプルコードを書いてください。"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
    max_tokens=1024
)

outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)

H100 (94GB)を1基積んだインスタンスでの実行はこちらのnotebookをご覧ください。
Please refer to this notebook for execution on an instance equipped with a single H100 (94GB).

calibration data

以下のデータセットから512個のデータ，プロンプトを抽出。1つのデータのトークン数は最大350制限。
Extract 512 data points and prompts from the following dataset. The maximum token limit per data point is 350.

TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm
meta-math/MetaMathQA
m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction
kunishou/databricks-dolly-15k-ja
その他日本語版・英語版のwikipedia記事から作成したオリジナルデータ，有害プロンプト回避のためのオリジナルデータを使用。 Original data created from Japanese and English Wikipedia articles, as well as original data for avoiding harmful prompts, is used.

License

MIT Licenseを適用する。ただし量子化のベースモデルに適用されているLlama 3.3 Community License Agreementに従ってください。
The MIT License is applied. However, obey the Llama 3.3 Community License Agreement applied to the base model of quantization.