Google Colab で Gemma を試す

npaka

2024年2月22日 13:24

「Google Colab」で「Gemma」を試したので、まとめました。

【注意】Google Colab Pro/Pro+ のA100で動作確認しています。

1. Gemma

「Gemma」は、「Gemini」と同じ技術を基に構築された、軽量で最先端のオープンモデルです。

2. Gemma のモデル

「Gemma」は、4つのモデルが提供されています。

・google/gemma-7b : ベースモデル
・google/gemma-7b-it : 指示モデル
・google/gemma-2b : ベースモデル
・google/gemma-2b-it : 指示モデル

モデルカードのページを開き、HuggingFaceにログインし、「Acknowledge license」ボタンを押して、ライセンスを認証します。

3. Colabでの実行

Colabでの実行手順は、次のとおりです。

(1) Colabのノートブックを開き、メニュー「編集 → ノートブックの設定」で「GPU」の「A100」を選択。

(2) パッケージのインストール。
transformers v4.38.1 以降が必要です。(transformers v4.38.0 もNG)

# パッケージのインストール
!pip install -U transformers
!pip install accelerate

(3) 環境変数の準備。
左端の鍵アイコンで「HF_TOKEN」(HuggingFaceのトークン)を設定し、有効化してからセルを実行してください。

(4) トークナイザーとモデルの準備。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# トークナイザーとモデルの準備
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "google/gemma-7b-it"
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "google/gemma-7b-it",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

(5) 推論の実行。

# プロンプトの準備
chat = [
    { "role": "user", "content": "まどか☆マギカでは誰が一番かわいい?" },
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

# 推論の実行
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **input_ids,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    top_p=0.95,
    temperature=0.7,
    repetition_penalty=1.1,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

<bos><start_of_turn>user まどか☆マギカでは誰が一番かわいい?<end_of_turn> <start_of_turn>model これは、あくまでも個人の好みによって決まるため、「誰が一番かわいいのか」と答えることは不可能です。<eos>

Google Colab で Gemma を試す

1. Gemma

2. Gemma のモデル

3. Colabでの実行

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