README.md

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base_model: unsloth/gemma-2-2b-bnb-4bit
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- gemma2
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
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# Uploaded  model

- **Developed by:** HiroSan6595
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** unsloth/gemma-2-2b-bnb-4bit

This gemma2 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)

"""python
!pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
!pip install --no-deps "trl<0.9.0" peft accelerate bitsandbytes

# 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"

HF_TOKEN = "my_token"

rom 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 = "google/gemma-2-2b"
new_model_id = "gemma-2-2b-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,
)

# モデルから（4ビット量子化された）線形層の名前を取得する関数
# https://zenn.dev/yumefuku/articles/llm-finetuning-qlora?fbclid=IwY2xjawEih_9leHRuA2FlbQIxMQABHXbPcwqf0DgjPSI9dMMqyuQhUV2z1m2QZLepRWytrm3LOLQkHz9lrETzEg_aem_UTJYtvb55qSBL8Qi3Lttwg
import bitsandbytes as bnb

def find_all_linear_names(model):
    target_class = bnb.nn.Linear4bit
    linear_layer_names = set()
    for name_list, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, target_class):
            names = name_list.split('.')
            layer_name = names[-1] if len(names) > 1 else names[0]
            linear_layer_names.add(layer_name)
    if 'lm_head' in linear_layer_names:
        linear_layer_names.remove('lm_head')
    return list(linear_layer_names)

# 線形層の名前を取得
target_modules = find_all_linear_names(model)
print(target_modules)

# 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",],
    target_modules = target_modules,
    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,
)
# 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
)

dataset
"""
dataset: 学習に用いるデータセット

  ベースコードでは以下のリンクからデータをダウンロードして使います。zipを展開(!unzip)してデータのパスを指定してください。
  (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)

omnicampusの開発環境では取得したデータを左側にドラッグアンドドロップしてお使いください。
"""
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("json", data_files="/content/drive/MyDrive/Student_LLM/05FinalReport/Distribution/ichikara-instruction-003-001-1.json")
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,
    args = TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size = 2,
        gradient_accumulation_steps = 4,
        num_train_epochs = 1,
        eval_steps=0.2,
        logging_steps = 10,
        warmup_steps = 10,
        save_steps=100,
        save_total_limit=2,
        max_steps=-1,
        learning_rate = 2e-4,
        fp16 = not is_bfloat16_supported(),
        bf16 = is_bfloat16_supported(),
        group_by_length=True,
        seed = 3407,
        output_dir = "outputs",
    ),
)

gpu_stats = torch.cuda.get_device_properties(0)
start_gpu_memory = round(torch.cuda.max_memory_reserved() / 1024 / 1024 / 1024, 3)
max_memory = round(gpu_stats.total_memory / 1024 / 1024 / 1024, 3)
print(f"GPU = {gpu_stats.name}. Max memory = {max_memory} GB.")
print(f"{start_gpu_memory} GB of memory reserved.")

trainer_stats = trainer.train()

import json
datasets = []
with open("/content/drive/MyDrive/Student_LLM/05FinalReport/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 = ""

# 学習したモデルを用いてタスクを実行
from tqdm import tqdm

# 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})

# jsonlで保存
with open(f"{new_model_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')

model.push_to_hub_merged(
    new_model_id,
    tokenizer=tokenizer,
    save_method="lora",
    token=HF_TOKEN,
    private=True
)

"""