ほげ

[rikuto125]

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[rikuto125]

承知しました。運用を考慮した全体のコードを作成します。このコードには、エラー処理、ログ記録、設定ファイルの使用、そして簡単なCLIインターフェースを含めます。

まず、必要なライブラリをインストールするためのrequirements.txtファイルを作成します:

transformers==4.30.2
peft==0.4.0
torch==2.0.1
pyyaml==6.0

次に、メインのPythonスクリプトlora_inference.pyを作成します:

import argparse
import logging
import yaml
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel, PeftConfig

# ロギングの設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as file:
        return yaml.safe_load(file)

def load_model_and_tokenizer(config):
    try:
        # 基本モデルとトークナイザーの読み込み
        base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config['base_model_path'])
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config['base_model_path'])

        # LoRAアダプターの設定を読み込み
        peft_config = PeftConfig.from_pretrained(config['adapter_path'])

        # LoRAアダプターを適用したモデルの作成
        model = PeftModel.from_pretrained(base_model, config['adapter_path'])

        logger.info("Model and tokenizer loaded successfully.")
        return model, tokenizer
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error loading model and tokenizer: {str(e)}")
        raise

def generate_response(model, tokenizer, prompt, max_length=100):
    try:
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(**inputs, max_length=max_length)
        return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generating response: {str(e)}")
        return "申し訳ありません。応答の生成中にエラーが発生しました。"

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="LoRA tuned model inference")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the configuration file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model, tokenizer = load_model_and_tokenizer(config)

    while True:
        prompt = input("プロンプトを入力してください (終了するには 'q' を入力): ")
        if prompt.lower() == 'q':
            break
        
        response = generate_response(model, tokenizer, prompt, config['max_length'])
        print(f"応答: {response}")

if __name__ == "__main__":
    main()

設定ファイルconfig.yamlも作成します:

base_model_path: "path/to/"
adapter_path: "path/to/adapter_folder"
max_length: 100

使用方法:

1. 必要なライブラリをインストールします:

   pip install -r requirements.txt
   

2. config.yamlファイルを編集し、正しいパスを設定します。

3. スクリプトを実行します:

   python lora_inference.py --config config.yaml
   

4. プロンプトを入力し、モデルからの応答を受け取ります。

このコードは以下の特徴を持っています:

1. 設定ファイル（YAML）の使用: モデルのパスや生成パラメータを簡単に変更できます。
2. エラー処理: モデルのロードや応答生成時のエラーを適切に処理します。
3. ログ記録: 重要な情報やエラーをログに記録します。
4. CLIインターフェース: コマンドライン引数を使用して設定ファイルを指定できます。
5. 対話型インターフェース: ユーザーが連続してプロンプトを入力できます。

必要に応じて、このコードをさらにカスタマイズしたり、機能を追加したりできます。例えば、応答の生成パラメータをより詳細に制御したり、生成された応答を保存したりする機能を追加できます。