見出し画像

WSL2でstablelm-zephyr-3bを試してみる

noguchi-shoji

stablelm-zephyr-3bを試してみます。
使用するPCは、GALLERIA UL9C-R49(RTX 4090 laptop 16GB)、Windows 11+WSL2です。

準備

python3 -m venv stablelm-zephyr-3b
cd $_
source bin/activate

pip install

pip install torch transformers accelerate

pip list

$ pip list
Package                  Version
------------------------ ----------
accelerate               0.25.0
certifi                  2023.11.17
charset-normalizer       3.3.2
filelock                 3.13.1
fsspec                   2023.12.1
huggingface-hub          0.19.4
idna                     3.6
Jinja2                   3.1.2
MarkupSafe               2.1.3
mpmath                   1.3.0
networkx                 3.2.1
numpy                    1.26.2
nvidia-cublas-cu12       12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12   12.1.105
nvidia-cuda-nvrtc-cu12   12.1.105
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.1.105
nvidia-cudnn-cu12        8.9.2.26
nvidia-cufft-cu12        11.0.2.54
nvidia-curand-cu12       10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12     11.4.5.107
nvidia-cusparse-cu12     12.1.0.106
nvidia-nccl-cu12         2.18.1
nvidia-nvjitlink-cu12    12.3.101
nvidia-nvtx-cu12         12.1.105
packaging                23.2
pip                      22.0.2
psutil                   5.9.6
PyYAML                   6.0.1
regex                    2023.10.3
requests                 2.31.0
safetensors              0.4.1
setuptools               59.6.0
sympy                    1.12
tokenizers               0.15.0
torch                    2.1.1
tqdm                     4.66.1
transformers             4.36.0
triton                   2.1.0
typing_extensions        4.9.0
urllib3                  2.1.0

コードの準備

こちらに記載のinstruction formatを参考に、コードを作成します。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
import time

llm = "stabilityai/stablelm-zephyr-3b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(llm)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    llm,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

streamer = TextStreamer(
    tokenizer,
    skip_prompt=True,
    skip_special_tokens=True
)

INST_SYS="あなたは優秀なAIです。すべて日本語で回答してください。"

def build_prompt(user_query, chat_history):
    prompt = f"<|user|>\n{user_query}\n<|endoftext|>\n<|assistant|>\n"
    if chat_history:
        prompt = chat_history  + "<|endoftext|>\n" + prompt
    return prompt

def q(user_query, chat_history):
    start = time.process_time()
    # 推論の実行
    sys_input = f"<|system|>\n{INST_SYS}\n"
    prompt = build_prompt(user_query, chat_history)
    input_ids = tokenizer.encode(
        sys_input + prompt,
        return_tensors="pt"
    )
    output_ids = model.generate(
        input_ids.to(device=model.device),
        max_new_tokens=1024,
        do_sample=True,
        temperature=0.8,
        streamer=streamer,
    )
    output = tokenizer.decode(
        output_ids[0][input_ids.size(1) :],
        skip_special_tokens=True
    )
    chat_history = prompt + output
    end = time.process_time()
    print(end - start)
    return chat_history

試してみる

pythonを起動してコード流し込んだら・・・。

tokenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████| 5.21k/5.21k [00:00<00:00, 46.0MB/s]
tokenizer.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.11M/2.11M [00:00<00:00, 11.5MB/s]
special_tokens_map.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████| 587/587 [00:00<00:00, 6.14MB/s]
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained.
config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 840/840 [00:00<00:00, 8.29MB/s]
configuration_stablelm_epoch.py: 100%|████████████████████████████████████████████████| 5.27k/5.27k [00:00<00:00, 50.8MB/s]
A new version of the following files was downloaded from https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-zephyr-3b:
- configuration_stablelm_epoch.py
. Make sure to double-check they do not contain any added malicious code. To avoid downloading new versions of the code file, you can pin a revision.
modeling_stablelm_epoch.py: 100%|██████████████████████████████████████████████████████| 27.8k/27.8k [00:00<00:00, 195MB/s]
A new version of the following files was downloaded from https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-zephyr-3b:
- modeling_stablelm_epoch.py
. Make sure to double-check they do not contain any added malicious code. To avoid downloading new versions of the code file, you can pin a revision.
model.safetensors: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████| 5.59G/5.59G [06:20<00:00, 14.7MB/s]
generation_config.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 111/111 [00:00<00:00, 1.11MB/s]
The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:0 for open-end generation.

聞いてみましょう。

>>> chat_history = ""
>>> chat_history = q("小学生にでもわかる言葉で教えてください。ドラえもんとはなにか", chat_history)

ドラえは、日本語でも「ドラえ」という意味で、インターネット上でゲームや動画を再生するためのダウンロードアプリケーションやウ ェブサイトで生成されるデータフILEと�Tokさ、それでもデバイス（PC、スマートフォン、キット（パーソナルソフトウェア）など）のデータを収集して再生できる形である。また、Dラえは音楽や動画ファイルを無料でデモレイフで再生できる特定のダウンロードサイトで使用することもあります。
5.327688800000004

stablelm-zephyr-3bより

速いのだけれども・・・。回答がいまいち。

chat_history = q("続きを教えてください", chat_history)

また、「ドラえ」はアイデアやコンテンツの再生やコンテンツ化（例：動画制作、写真制作、音楽制作）を簡単に行うためのツールやプ ログラムも象徴することもあります。そのため、小学生にもわかりやすい言葉で「ドラえ」を使うことで、インターネットで楽しみこと ができる理由が解らかれるでしょう。
4.11761589999999

stablelm-zephyr-3bより

速いのだけれども。tokenizerの問題かな。

リソース

13.3GBぐらい。確かに、ミドルレンジのGPUカードでも動くかな。

タスクマネージャーのパフォーマンスより

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？