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# Google Colabでの推論手順

この手順では、Hugging Face HubにアップロードされたLLMモデル (`nagasahiro/llm-jp-3-13b-sft-07`)をGoogle Colab環境で読み込み、推論を実行する方法について説明します。

## 準備

1. **Google Colabへのログイン:** GoogleアカウントでGoogle Colabにログインしてください。
2. **ノートブックの作成:** 新しいPython 3のノートブックを作成します。
3. **シークレットの設定:** Hugging Face のトークン (`HF_TOKEN`) を Google Colab のシークレットに登録してください。

**シークレットの設定方法:**

1. Google Colab の左側のメニューから「シークレット」を選択します。
2. 「シークレットを作成」をクリックし、名前 (`HF_TOKEN`) と値をそれぞれ入力して保存します。


## 推論の実行手順

以下の手順をGoogle Colabのコードセルに入力し、実行してください。

### 1. 必要なライブラリのインストール

```python
%%capture
!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
```

### 2. Hugging Face Hubへのログイン

Hugging Face Hubからモデルをダウンロードするために、認証を行います。以下のコードを実行し、Hugging Faceのトークンを入力してください。

```python
from huggingface_hub import login
from google.colab import userdata

HF_TOKEN = userdata.get('HF_TOKEN')
login(HF_TOKEN)
```

### 3. モデルの準備

推論に使用するモデルをロードします。

```python
from unsloth import FastLanguageModel

model_name = "nagasahiro/llm-jp-3-13b-sft-07"
max_seq_length = 2048
dtype = None
load_in_4bit = True

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = model_name,
    max_seq_length = max_seq_length,
    dtype = dtype,
    load_in_4bit = load_in_4bit,
)

FastLanguageModel.for_inference(model)
```

### 4. 推論の実行

推論を実行するコードです。プロンプトを変更することで、様々なタスクに対応できます。

```python
import torch

prompt = "質問: 日本の首都は？\n回答:"
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, use_cache=True, do_sample=False, repetition_penalty=1.2)
prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('回答:')[-1]
print(prediction)
```

## 補足事項

* この手順は Google Colab 環境で L4 GPU を用いて検証されました。
* Google Colab の環境によっては、ライブラリのインストールやモデルのダウンロードに時間がかかる場合があります。
* エラーが発生した場合は、エラーメッセージを確認し、手順を見直してください。