はじめに
Codestral Mambaは、Mamba2アーキテクチャをベースにした革新的なコード生成モデルです。この記事では、Codestral Mambaの実践的な使用方法について、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。
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環境設定
まずは、Google Colabの新しいノートブックを開いて、必要なライブラリをインストールしましょう。
# 必要なライブラリをインストール
!pip install mistral_inference>=1 mamba-ssm causal-conv1d
!pip install huggingface_hub
このコードブロックでは、Codestral Mambaの使用に必要なライブラリをインストールしています。mistral_inference
はMistral AIが提供する推論ツールキット、mamba-ssm
とcausal-conv1d
はMambaモデルの核となるライブラリ、huggingface_hub
はモデルのダウンロードに使用します。
Codestral Mambaのインストール
次に、Codestral Mambaをインストールします。
# Codestral Mambaのインストール
!pip install mistral_inference>=1 mamba-ssm causal-conv1d
このコードは先ほどのインストールと重複しているように見えますが、確実にインストールを行うために再度実行しています。
モデルのダウンロード
Codestral Mambaモデルをダウンロードしましょう。
from huggingface_hub import snapshot_download
from pathlib import Path
import os
# Google Colabの一時ディレクトリにモデルをダウンロード
model_path = Path('/tmp/mistral_models/mamba-codestral-7B-v0.1')
model_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# モデルファイルをダウンロード
snapshot_download(
repo_id="mistralai/mamba-codestral-7B-v0.1",
allow_patterns=["params.json", "consolidated.safetensors", "tokenizer.model.v3"],
local_dir=model_path
)
print(f"モデルは {model_path} にダウンロードされました。")
このコードブロックでは、Hugging Faceのリポジトリから Codestral Mambaモデルをダウンロードしています。Google Colabの一時ディレクトリ(/tmp
)にモデルを保存することで、セッション終了後に自動的に削除され、ストレージを節約できます。
Codestral Mambaの使用方法
Codestral Mambaを使用してコード生成を行ってみましょう。
# Codestral Mambaを使用してコード生成
!mistral-chat /tmp/mistral_models/mamba-codestral-7B-v0.1 --instruct --max_tokens 256
Prompt: Pythonで1から10までの数字を出力するプログラムを書いてください。
Pythonで1から10までの数字を出力するプログラムを書くには、以下のようにforループを使用します。
このコードブロックでは、`mistral-chat`コマンドを使用してCodestral Mambaモデルと対話しています。`--instruct`オプションは指示に従うモードを有効にし、`--max_tokens 256`は出力の最大トークン数を設定しています。
実行結果は以下のようになるはずです:
for i in range(1, 11):
print(i)
mamba-codestral-7B-v0.1がGoogleColab L4で動いた!! https://t.co/LKxQo1a8aQ pic.twitter.com/gI1mFPpCaQ
— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) July 17, 2024
まとめ
この記事では、Codestral Mambaの実践的な使用方法について解説しました。環境設定からモデルのインストール、使用方法、そして性能評価まで、初心者の方でも理解しやすいように段階的に説明しました。
Codestral Mambaは、特にコード生成タスクにおいて優れた性能を発揮します。他のモデルと比較しても、多くのベンチマークで優れた結果を示しています。
今後のAI開発やプログラミング支援ツールとして、Codestral Mambaの活用が期待されます。ぜひ、実際に使ってみて、その性能を体験してみてください。
📒GoogleColabノートブック
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