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@@ -39,7 +39,7 @@ This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unsloth
 - 推論による出力のkeyは “task_id”, “input”, “output”
 
 4. 推論方法
-- Hugging FaceのIDとして、model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b”, adapter_id = "kazuHF/llm-jp-3-13b-it2_lora" と指定し、FastLanguageModel.from_pretrained( … model_id … )
+- Hugging FaceのIDは model_id = "llm-jp/llm-jp-3-13b”, adapter_id = "kazuHF/llm-jp-3-13b-it2_lora" と指定し、FastLanguageModel.from_pretrained( … model_id … )
 で元のモデルをロードする。
 - そして model = PeftModel.from_pretrained( … adaptor_id … )によって元のモデルとLoRAのアダプターを結合し、そのモデルのモードを FastLanguageModel.for_inference(model) によって推論モードに変更する。
 - 入力を”””###\n 指示 入力 \n### 回答\n”””の形式にしてトークン化し、model.generate( “input_ids”: …, “attention_mask”: …, …) によってpredictionを行い、それをdecodeして出力とする。