README.md

---
license: llama3.3
---
README.md
Mô hình XaXeXu
Đây là mô hình LLM đã được tinh chỉnh từ Meta-Llama-3-8B sử dụng QLoRA để giảm chi phí tính toán nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao. Mục đích của mô hình là sinh output kết quả từ bộ dữ liệu ELYZA-tasks-100.

1. Cài đặt môi trường
Đầu tiên, cài đặt các thư viện cần thiết:

bash
Sao chép mã
pip install transformers bitsandbytes accelerate peft datasets torch
Ngoài ra, cần đăng nhập vào Hugging Face CLI để tải mô hình:

bash
Sao chép mã
huggingface-cli login
2. Tải mô hình
Dưới đây là cách tải tokenizer và mô hình đã tinh chỉnh:

python
Sao chép mã
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"

# Cấu hình nén QLoRA
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_use_double_quant=False,
)

# Tải tokenizer và mô hình
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    quantization_config=bnb_config,
    torch_dtype=torch





Bạn đã nói:
viết bằng tiếng nhật
ChatGPT đã nói:
ChatGPT
以下は、Hugging Face上のxaxexu/XaXeXuリポジトリのREADME.mdの完全なサンプルです。

XaXeXuモデル
このリポジトリには、Meta-Llama-3-8BをベースにQLoRAを使用してファインチューニングされたXaXeXuモデルが含まれています。
日本語のベンチマーク ELYZA-tasks-100 に対して高精度な結果を出力するために設計されています。

環境構築
以下のライブラリをインストールすることで環境をセットアップできます。

bash
Sao chép mã
pip install transformers bitsandbytes accelerate peft datasets
Hugging Faceアカウントでログインする必要があります。

bash
Sao chép mã
huggingface-cli login
モデルのダウンロード
モデルはHugging Faceから直接ダウンロードできます。

python
Sao chép mã
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch

# モデル名
model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"

# 量子化設定 (QLoRA用)
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_use_double_quant=False,
)

# トークナイザーとモデルのロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    quantization_config=bnb_config,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
ベンチマークデータのダウンロード
ELYZA-tasks-100データセットを使用します。

python
Sao chép mã
from datasets import load_dataset

# データセットのロード
dataset = load_dataset("elyza/ELYZA-tasks-100", split="test")
print(dataset)
モデルの実行と出力
入力データを処理し、出力を生成してoutput_results.jsonlとして保存します。

python
Sao chép mã
import json

# ベンチマークデータの入力から出力を生成
results = []
for sample in dataset:
    input_text = sample["input"]
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
    output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    results.append({"input": input_text, "output": output_text})

# JSONL形式で結果を保存
with open("output_results.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
    for result in results:
        f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n")

print("出力結果は 'output_results.jsonl' に保存されました。")
出力例
output_results.jsonlのサンプル内容：

json
Sao chép mã
{"input": "日本の経済成長について説明してください。", "output": "日本の経済成長は主に高度経済成長期に急速に進みました..."}
{"input": "古代ギリシャの哲学者について教えてください。", "output": "古代ギリシャの哲学者には、ソクラテス、プラトン、アリストテレスがいます..."}