【Llama2】Code Llamaの日本語モデル | ELYZA-japanese-CodeLlama-7b

jupyter lab --ip='*' --port=8888 --NotebookApp.token='' --NotebookApp.password='' --no-browser

localhost:8888

pip install transformers

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

def load_model(model_name):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto")
    if torch.cuda.is_available():
        model = model.to("cuda")
    return model, tokenizer

model_name = "elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct"
model, tokenizer = load_model(model_name)

def generate_text(model, tokenizer, default_system_prompt,text):
    B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]"
    B_SYS, E_SYS = "<<SYS>>\n", "\n<</SYS>>\n\n"
    prompt = "{bos_token}{b_inst} {system}{prompt} {e_inst} ".format(
        bos_token=tokenizer.bos_token,
        b_inst=B_INST,
        default_system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
        system=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}",
        prompt=text,
        e_inst=E_INST)

    with torch.no_grad():
        token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    
        output_ids = model.generate(
            token_ids.to(model.device),
            max_new_tokens=768,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            repetition_penalty=1.1
        )

    output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):], skip_special_tokens=True)
    return output

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
PyTorchのデータローダーの使い方を教えてください。
"""
generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

PyTorchのデータローダーを使用して、データセットからデータを読み込む方法について説明します。

データローダーを作成するには、以下の手順を実行します。

データセットクラスを作成します。これは、データセット内のデータを読み取り、必要に応じて変換するためのメソッドを定義するクラスです。
データセットクラスを継承したDataLoaderクラスを作成します。これは、データセットからデータを読み取り、バッチサイズごとにデータを分割するためのメソッドを定義するクラスです。
DataLoaderクラスのインスタンスを作成し、データセットからデータを読み取ります。
以下は、データセットクラスとDataLoaderクラスの例です。

```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MNISTDataset(Dataset):
    def init(self, data_dir):
        self.data_dir = data_dir
        self.data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'train.csv'))

    def len(self):
        return len(self.data)

    def getitem(self, idx):
        image_name = os.path.join(self.data_dir, 'images', self.data.iloc[idx]['image'])
        label = self.data.iloc[idx]['label']
        image = Image.open(image_name).convert('RGB')
        image = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)
        return image, label

train_dataset = MNISTDataset('./data')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
PyTorchのnn.Moduleの使い方を教えてください。
"""
generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

PyTorchのnn.Moduleは、ネットワーク構造を定義するために使用されます。以下は、簡単な例です。

```python
import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 3)
        self.fc2 = nn.Linear(3, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
```
このモジュールは、入力を受け取り、2つのフルコンベクショナル・ニューラル・ネットワーク (FCNNs) を経由して出力を生成します。

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
PyTorchのtransformsを使った前処理の方法を教えてください。
"""

generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

PyTorchのtransformsモジュールを使用した画像の前処理方法を紹介します。

1. 画像データの読み込み: まず、PyTorchのtorchvisionモジュールを使用して、画像データを読み込みます。
2. トランスフォームの適用: torchvision.transformsには、画像データの前処理に利用できる様々な関数が定義されています。これらの関数をチェーン化して、必要な前処理を行うトランスフォームを作成します。例えば、次のように、画像サイズを変更したり、平均と標準偏差を0にするなどの前処理を行うトランスフォームを作成できます。
```python
import torchvision.transforms as transforms

# 画像サイズを変更し、平均と標準偏差を0にするトランスフォームを作成
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
```
3. トランスフォームの適用: トランスフォームを作成したら、それを使用して、複数の画像データを前処理します。
```python
# 画像データを前処理
image_data = transform(image_data)
```

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
learning_rate、batch_size、epochsなどのパラメータの決め方の要領を教えてください。
"""
generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

学習率やバッチサイズ、エポック数などのハイパーパラメータの調整に関しては以下のような一般的なガイドラインがあります。

学習率: 学習率は小さすぎると最適解に到達するのが遅くなり、大きすぎると最適解に到達するのが早くなります。通常、学習率は0.01から0.5の間で調整します。
バッチサイズ: バッチサイズは小さすぎると計算コストが高くなり、大きすぎるとメモリ不足になる可能性があります。通常、バッチサイズは32から256の間で調整します。
エポック数: エポック数は小さすぎると最適解に到達するのが遅くなり、大きすぎると最適解に到達するのが早くなります。通常、エポック数は10から100の間で調整します。
これらのガイドラインはあくまでも一例であり、実際のデータセットやモデルに合わせて調整する必要があります。

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
損失関数のMSELossとCrossEntropyLossはどのように用途に分けられますか？
"""
generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

MSELossとCrossEntropyLossはいずれも損失関数ですが、その用途は異なります。

MSELoss: 予測値と正解値との間にある距離を最小化します。例えば、画像の回復や自然言語処理(NLP)の文章の分類などに使われます。
CrossEntropyLoss: 予測値と正解値との間にあるクロスエントロピー損失を最小化します。例えば、画像の分類や音声の認識などに使われます。

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは優秀なプログラマーです。"
text = """
torch.no_grad()がモデルの推論時に使われるのはなぜですか？
"""
generated_text = generate_text(model, tokenizer,DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, text)
print(generated_text)

PyTorchでは、自動微分アルゴリズムを利用することで、モデルのパラメータを最適化します。その際、勾配を計算する必要があります。一方で、推論時には勾配を求める必要はありません。そのため、推論時にはwith torch.no_grad():ブロック内で実行することで、勾配の計算をスキップし、高速化することができます。