Google Colab で Japanese Stable LM Gamma 7B を試す
「Google Colab」で「Japanese Stable LM Gamma 7B」を試したので、まとめました。
1. Japanese Stable LM Gamma 7B
「Japanese Stable LM Gamma 7B」は、「Stability AI」が開発した「Mistral-7B-v0.1」ベースの日本語LLMです。
2. Japanese Stable LM Gamma 7B のモデル
「Japanese Stable LM Gamma 7B」は、現在2つのモデルが提供されています。
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」を選択。
(2) パッケージのインストール。
# パッケージのインストール
!pip install transformers accelerate
(2) トークナイザーとモデルの準備。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# トークナイザーとモデルの準備
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b"
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b",
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
(3) 推論の実行。
# プロンプトの準備
prompt = """以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
### 指示:
まどか☆マギカでは誰が一番かわいい?
### 応答:
"""
# 推論の実行
input_ids = tokenizer.encode(
prompt,
add_special_tokens=False,
return_tensors="pt"
)
tokens = model.generate(
input_ids.to(device=model.device),
max_new_tokens=100,
temperature=1,
top_p=0.3,
do_sample=True,
)
output = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
print(output)
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