Codestral Mamba：実践ガイド

はじめに

Codestral Mambaは、Mamba2アーキテクチャをベースにした革新的なコード生成モデルです。この記事では、Codestral Mambaの実践的な使用方法について、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

https://hamaruki.com/codestral-mamba-next-gen-high-performance-language-model/

環境設定

まずは、Google Colabの新しいノートブックを開いて、必要なライブラリをインストールしましょう。

# 必要なライブラリをインストール
!pip install mistral_inference>=1 mamba-ssm causal-conv1d
!pip install huggingface_hub

このコードブロックでは、Codestral Mambaの使用に必要なライブラリをインストールしています。mistral_inferenceはMistral AIが提供する推論ツールキット、mamba-ssmとcausal-conv1dはMambaモデルの核となるライブラリ、huggingface_hubはモデルのダウンロードに使用します。

Codestral Mambaのインストール

次に、Codestral Mambaをインストールします。

# Codestral Mambaのインストール
!pip install mistral_inference>=1 mamba-ssm causal-conv1d

このコードは先ほどのインストールと重複しているように見えますが、確実にインストールを行うために再度実行しています。

モデルのダウンロード

Codestral Mambaモデルをダウンロードしましょう。

from huggingface_hub import snapshot_download
from pathlib import Path
import os

# Google Colabの一時ディレクトリにモデルをダウンロード
model_path = Path('/tmp/mistral_models/mamba-codestral-7B-v0.1')
model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# モデルファイルをダウンロード
snapshot_download(
    repo_id="mistralai/mamba-codestral-7B-v0.1",
    allow_patterns=["params.json", "consolidated.safetensors", "tokenizer.model.v3"],
    local_dir=model_path
)

print(f"モデルは {model_path} にダウンロードされました。")

このコードブロックでは、Hugging Faceのリポジトリから Codestral Mambaモデルをダウンロードしています。Google Colabの一時ディレクトリ（/tmp）にモデルを保存することで、セッション終了後に自動的に削除され、ストレージを節約できます。

Codestral Mambaの使用方法

Codestral Mambaを使用してコード生成を行ってみましょう。

# Codestral Mambaを使用してコード生成
!mistral-chat /tmp/mistral_models/mamba-codestral-7B-v0.1 --instruct --max_tokens 256



Prompt: Pythonで1から10までの数字を出力するプログラムを書いてください。
Pythonで1から10までの数字を出力するプログラムを書くには、以下のようにforループを使用します。

このコードブロックでは、mistral-chatコマンドを使用してCodestral Mambaモデルと対話しています。--instructオプションは指示に従うモードを有効にし、--max_tokens 256は出力の最大トークン数を設定しています。

実行結果は以下のようになるはずです：

for i in range(1, 11):
    print(i)

mamba-codestral-7B-v0.1がGoogleColab L4で動いた！！ https://t.co/LKxQo1a8aQ pic.twitter.com/gI1mFPpCaQ

-- Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) July 17, 2024

まとめ

この記事では、Codestral Mambaの実践的な使用方法について解説しました。環境設定からモデルのインストール、使用方法、そして性能評価まで、初心者の方でも理解しやすいように段階的に説明しました。

Codestral Mambaは、特にコード生成タスクにおいて優れた性能を発揮します。他のモデルと比較しても、多くのベンチマークで優れた結果を示しています。

今後のAI開発やプログラミング支援ツールとして、Codestral Mambaの活用が期待されます。ぜひ、実際に使ってみて、その性能を体験してみてください。

📒GoogleColabノートブック

https://colab.research.google.com/drive/1385YVTJCWxKLKtBNFJ9aa8ikYkg6NkxG?usp=sharing