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@@ -9,6 +9,9 @@ tags:
 license: apache-2.0
 language:
 - en
+- ja
+datasets:
+- elyza/ELYZA-tasks-100
 ---
 
 # Uploaded  model
@@ -20,3 +23,89 @@ language:
 This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+
+# Useage
+以下のコードを Google Colab で実行してください。
+
+``` python 
+# 必要なライブラリをインストール
+!pip install unsloth
+!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
+!pip install -U torch
+!pip install -U peft
+
+# 必要なライブラリを読み込み
+from unsloth import FastLanguageModel
+from peft import PeftModel
+import torch
+import json
+from tqdm import tqdm
+
+# ベースとなるモデルと学習したLoRAのアダプタ（Hugging FaceのIDを指定）。
+model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b"
+adapter_id = "kittokito/llm-jp-3-13b-it-202412170007"
+
+from google.colab import userdata
+HF_TOKEN=userdata.get('HF_TOKEN')
+
+# unslothのFastLanguageModelで元のモデルをロード。
+dtype = None # Noneにしておけば自動で設定
+load_in_4bit = True # 4bit量子化でモデルのパラメーターをダウンロード
+
+model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
+    model_name=model_id,
+    dtype=dtype,
+    load_in_4bit=load_in_4bit,
+    trust_remote_code=True,
+)
+
+# 元のモデルにLoRAのアダプタを統合。
+model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_id, token = HF_TOKEN)
+
+# タスクとなるデータの読み込み。
+# 事前にデータをアップロードしてください。
+datasets = []
+with open("./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 = ""
+
+# モデルを用いてタスクの推論。
+
+# 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})
+
+# 結果をjsonlで保存。
+with open(f"/content/{json_file_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
+    for result in results:
+        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
+        f.write('\n')
+
+```
+
+# Datasets
+
+## Instruction Tuning
+The models have been fine-tuned on the following datasets.
+
+| **Language** | **Dataset**                                  | **Description**                                                                 |
+|--------------|----------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|
+| Japanese     | [ichikara-instruction-003-001-1.json](http://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/) | A manually constructed instruction dataset. |
+|              | Synthesized data from [Elyza-tasks-100](https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100)   | Synthesized data from [Elyza-tasks-100](https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100) by using LLM (Mixtral-8x22B).        |