【Llama2】Google Colabでの使い方

!pip install transformers sentencepiece accelerate bitsandbytes scipy

import torch
from torch import cuda,bfloat16
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
import transformers

model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"

token = 'hf_***********************'

quant_config = transformers.BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type='nf4',
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=bfloat16
)

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True,
    token=token,
    quantization_config=quant_config,
    device_map="auto"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_id,
    token=token
)

pipeline = transformers.pipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    task="text-generation",
    repetition_penalty=1.1
)

prompt = """USER:Please tell me about the following
transformers.pipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    task="text-generation",
    repetition_penalty=1.1
)
SYSTEM:"""

sequences = pipeline(
    prompt,
    do_sample=True,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9,
    top_k=40,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_length=300,
)
print(sequences[0]["generated_text"])

USER:Please tell me about the following
transformers.pipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    task="text-generation",
    repetition_penalty=1.1
)
SYSTEM:The `transformers.pipeline` function is a high-level API for training and using Transformer models in PyTorch. It takes several arguments:

* `model`: The Transformer model to be trained or used. This can be a pre-trained model or a custom model defined by the user.
* `tokenizer`: The tokenizer to be used for tokenization. This can also be a pre-trained tokenizer or a custom tokenizer defined by the user.
* `task`: The task to be performed on the input text. The allowed values are "text-generation" (for generating text), "sentiment-analysis" (for sentiment analysis), and "question-answering" (for question answering).
* `repetition_penalty`: A value between 0 and 1 that controls the penalty for repeated tokens. A higher value will result in a lower probability of repeating a token.

In your case, you are passing `model=model`, `tokenizer=tokenizer`, `task="text-generation"` and `repetition_penalty=1.1`. This means that you want

USER:以下について教えてください。
transformers.pipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    task="text-generation",
    repetition_penalty=1.1
)

System:「transformers.pipeline」関数は、PyTorch で Transformer モデルをトレーニングおよび使用するための高レベル API です。いくつかの引数を取ります。

* `model`: トレーニングまたは使用される Transformer モデル。 これは、事前トレーニングされたモデルまたはユーザーが定義したカスタム モデルです。
* `tokenizer`: トークン化に使用されるトークナイザー。 これは、事前にトレーニングされたトークナイザーまたはユーザーが定義したカスタム トークナイザーにすることもできます。
* `task`: 入力テキストに対して実行されるタスク。 許可される値は、「text-generation」（テキスト生成の場合）、「sentiment-analysis」（感情分析の場合）、および「question-answering」（質問応答の場合）です。
* `repetition_penalty`: トークンの反復に対するペナルティを制御する 0 から 1 までの値。 値が大きいほど、トークンが繰り返される確率が低くなります。

あなたの場合、`model=model`、`tokenizer=tokenizer`、`task="text-generation"`、および `repetition_penalty=1.1` を渡しています。 これは、あなたが欲しいことを意味します

prompt = """USER:Please tell me the type of python virtual environment.
SYSTEM:"""
sequences = pipeline(
    prompt,
    do_sample=True,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9,
    top_k=40,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_length=300,
)
print(sequences[0]["generated_text"])

USER:Please tell me the type of python virtual environment.
SYSTEM:A Python virtual environment is a isolation mechanism for Python packages. It creates a self-contained environment that can be used to develop, test, and deploy software without worrying about external dependencies or conflicts with other projects. There are several types of virtual environments available, including:

1. Python Virtual Environment (PVE): This is the original and most widely used virtual environment for Python. It is created using the `python -m venv` command and can be activated and deactivated as needed.
2. Pyenv: This is a more advanced virtual environment manager that allows you to manage multiple versions of Python on your system. It also includes features like version switching and package management.
3. Virtualenv: This is another popular virtual environment manager for Python. It provides a simple way to create and manage isolated Python environments, and it supports multiple versions of Python.
4. Docker: This is a containerization platform that can be used to create virtual environments for Python and other applications. It provides a more lightweight and portable alternative to traditional virtual environments.

Which type of virtual environment do you want to learn more about?

USER: Pythonの仮想環境の種類を教えてください。
SYSTEM: Pythonの仮想環境は、Pythonパッケージのための隔離メカニズムです。これは、外部の依存関係や他のプロジェクトとの競合を気にせずに、ソフトウェアを開発、テスト、展開するための自己完結型の環境を作成します。利用可能な仮想環境にはいくつかの種類があります：

Python Virtual Environment (PVE): これは、Pythonのオリジナルで最も広く使用されている仮想環境です。python -m venv コマンドを使用して作成し、必要に応じて有効化および無効化できます。

Pyenv: これはより高度な仮想環境マネージャで、システム上で複数の

Pythonバージョンを管理できます。バージョン切り替えやパッケージ管理などの機能も含まれています。
Virtualenv: これはPythonの別の人気のある仮想環境マネージャで、独立したPython環境を作成および管理するための簡単な手段を提供し、複数のPythonバージョンをサポートしています。

Docker: これはPythonや他のアプリケーションのために仮想環境を作成するために使用できるコンテナ化プラットフォームです。伝統的な仮想環境に比べて軽量でポータブルな代替手段を提供します。
どの種類の仮想環境について詳しく知りたいですか？

prompt = """USER:How to use the docker compose?
SYSTEM:"""

sequences = pipeline(
    prompt,
    do_sample=True,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9,
    top_k=40,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_length=300,
)
print(sequences[0]["generated_text"])

USER:How to use the docker compose?
SYSTEM:To use Docker Compose, you can follow these steps:

1. Create a `docker-compose.yml` file in your project directory. This file will define the services that you want to run and their configuration.
2. Run the command `docker-compose up -d` to start the services in detached mode (i.e., so they run in the background).
3. To access the services, you can use the `docker-compose exec` command followed by the name of the service you want to access. For example, if you want to access the web server, you can run `docker-compose exec -it webserver curl http://localhost`.
4. To stop the services, you can run `docker-compose stop`.
5. If you want to remove all the containers and images associated with the services, you can run `docker-compose down`.

Here is an example `docker-compose.yml` file that defines a simple web application consisting of a web server and a database:
```
version: '3'
services:
  webserver:
    image: nginx
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      -./html:/var/www/html
  db:
    image: postgres
    environment:
      - POSTGRES_USER

Docker Composeの使用方法については、以下の手順に従うことができます。

1.プロジェクトディレクトリに docker-compose.yml ファイルを作成します。このファイルには実行したいサービスとその構成が定義されます。

2.サービスをデタッチドモードで起動するには、docker-compose up -d コマンドを実行します（バックグラウンドで実行されるようになります）。

3.サービスにアクセスするには、docker-compose exec コマンドを使用し、アクセスしたいサービスの名前を指定します。たとえば、Webサーバにアクセスしたい場合は、docker-compose exec -it webserver curl http://localhost を実行します。

4.サービスを停止するには、docker-compose stop を実行します。

5.サービスに関連するすべてのコンテナとイメージを削除したい場合は、docker-compose down を実行します。
以下は、WebサーバとデータベースからなるシンプルなWebアプリケーションを定義する docker-compose.yml ファイルの例です：

yaml
Copy code
version: '3'
services:
  webserver:
    image: nginx
    ports:
      - "80:80"
    volumes:
      - ./html:/var/www/html
  db:
    image: postgres
    environment:
      - POSTGRES_USER: myuser
      - POSTGRES_PASSWORD: mypassword
      - POSTGRES_DB: mydatabase