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以下の手順に従うことで、Hugging Face上のモデル（`llm-jp/llm-jp-3-13b` + `ShotaKaji/llm-jp-3-13b-finetune-3`)を用いて入力データ（`elyza-tasks-100-TV_0.jsonl`)を推論し、その結果を`{adapter_id}-outputs.jsonl`というファイルに出力できます。
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- 事前にHugging Face Tokenと、pythonの実行環境をご準備ください（Google ColabのL4 GPU
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以下の手順に従うことで、Hugging Face上のモデル（`llm-jp/llm-jp-3-13b` + `ShotaKaji/llm-jp-3-13b-finetune-3`)を用いて入力データ（`elyza-tasks-100-TV_0.jsonl`)を推論し、その結果を`{adapter_id}-outputs.jsonl`というファイルに出力できます。
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- 事前にHugging Face Tokenと、pythonの実行環境をご準備ください（Google ColabのL4 GPU環境での動作確認済み。推論時間は１５分程度です）
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## 必要なライブラリをインストール
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