ほげ
Closed this issue · 1 comments
rikuto125 commented
ほげ
rikuto125 commented
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:
-
必要なライブラリをインストールします:
pip install -r requirements.txt
-
config.yaml
ファイルを編集し、正しいパスを設定します。 -
スクリプトを実行します:
python lora_inference.py --config config.yaml
-
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:
- 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。
- 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。
- ログ記録: 重要な情報やエラーをログに記録します。
- 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。
- 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。