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@@ -22,5 +22,82 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
 
 # 24/11/24版のLoRA_template_unsloth2.ipynbを３度使用
-ichikara-instruction-003-002-1_trans.json　でSFTを行ったモデルに対し、 ichikara-instruction-003-001-2.json　と　ichikara-instruction-003-001-5.jsonを混合したdatasetで追加事後学習
-その後、ichikara-instruction-003-001-1.jsonにて追加事後学習実施
+#ichikara-instruction-003-002-1_trans.json　でSFTを行ったモデルに対し、 ichikara-instruction-003-001-2.json　と　ichikara-instruction-003-001-5.jsonを混合したdatasetで追加事後学習
+#その後、ichikara-instruction-003-001-1.jsonにて追加事後学習実施
+
+#以下コードにて推論可能
+# 必要なライブラリをインストール
+%%capture
+!pip install unsloth
+!pip uninstall unsloth -y && pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
+!pip install -U torch
+!pip install -U peft
+
+# 必要なライブラリを読み込み
+from unsloth import FastLanguageModel
+from peft import PeftModel
+import torch
+import json
+from tqdm import tqdm
+import re
+
+import os  # osモジュールをインポート
+# アクセストークンを設定 (プライベートリポジトリの場合)
+os.environ["HUGGING_FACE_HUB_TOKEN"] = "my_token"
+
+model_id = "kochan13/llm-jp-3-13b-8"
+
+# Hugging Face Token を指定。
+# 下記の URL から Hugging Face Token を取得できますので下記の HF_TOKEN に入れてください。
+# https://huggingface.co/settings/tokens  
+HF_TOKEN = "" #@param {type:"string"}
+
+# unslothのFastLanguageModelで元のモデルをロード。
+dtype = None # Noneにしておけば自動で設定
+load_in_4bit = True # 今回は13Bモデルを扱うためTrue
+
+model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
+    model_name=model_id,
+    dtype=dtype,
+    load_in_4bit=load_in_4bit,
+    trust_remote_code=True,
+)
+
+# タスクとなるデータの読み込み。
+# 事前にデータをアップロードしてください。
+datasets = []
+with open("./elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
+    item = ""
+    for line in f:
+      line = line.strip()
+      item += line
+      if item.endswith("}"):
+        datasets.append(json.loads(item))
+        item = ""
+
+# モデルを用いてタスクの推論。
+
+# 推論するためにモデルのモードを変更
+FastLanguageModel.for_inference(model)
+
+results = []
+for dt in tqdm(datasets):
+  input = dt["input"]
+
+  prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""
+
+  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('\n### 回答')[-1]
+
+  results.append({"task_id": dt["task_id"], "input": input, "output": prediction})
+
+# 結果をjsonlで保存。
+
+# ここではadapter_idを元にファイル名を決定しているが、ファイル名は任意で問題なし。
+json_file_id = re.sub(".*/", "", adapter_id)
+with open(f"/content/{json_file_id}_output.jsonl", 'w', encoding='utf-8') as f:
+    for result in results:
+        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
+        f.write('\n')