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 ## 概要
-- `inference_code.py`：推論を行うためのサンプルコード。
    - ベースモデルとLoRAアダプタをHugging Face Hubからロードし、4bit量子化でGPUメモリ負荷を低減しながらタスクを処理します。
    - `elyza-tasks-100-TV_0.jsonl` のようなタスク定義ファイルから入力を読み込み、モデルによる応答を生成します。
    - 推論結果は `submission_attempt.jsonl` というファイルにJSON Lines形式で保存します。

 ## 概要
+- `inference_code.py`：推論を行うためのコード。
    - ベースモデルとLoRAアダプタをHugging Face Hubからロードし、4bit量子化でGPUメモリ負荷を低減しながらタスクを処理します。
    - `elyza-tasks-100-TV_0.jsonl` のようなタスク定義ファイルから入力を読み込み、モデルによる応答を生成します。
    - 推論結果は `submission_attempt.jsonl` というファイルにJSON Lines形式で保存します。