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-# Uploaded  model
+# Uploaded Model
 
 - **Developed by:** Kohei0614
 - **License:** apache-2.0
-- **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b
+- **Finetuned from:** [llm-jp/llm-jp-3-13b](https://huggingface.co/llm-jp/llm-jp-3-13b)
 
-This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
+This LLaMA-based model was finetuned using [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Hugging Face's TRL library, enabling 2x faster training even on resource-constrained GPUs like T4s on Google Colab.
 
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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+
+## 概要
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+このリポジトリは、最終課題コンペ用に大規模言語モデル（LLM）の微調整(Fine-tuning)を行うためのテンプレートをベースにしています。  
+`unsloth` と `TRL` を用いることで、Google Colabで無料利用可能なT4 GPU上でも効率的かつ高速なFine-tuningが可能となりました。
+
+### 特徴
+
+- **Google Colab対応:** `unsloth`により、複雑な環境構築なしでColab上での実行が可能。
+- **低リソース対応:** 4bit量子化やLoRAなどを組み合わせることで、メモリ制約のある環境でも学習が可能。
+- **シンプルなAPI:** `FastLanguageModel`や`SFTTrainer`を利用した簡潔なコード構成。
+
+---
+
+## 環境構築手順 (ローカル環境例)
+
+※Google Colab利用者は不要です。
+
+```bash
+# Miniforge3インストール
+wget "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
+bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh
+
+# PATH設定
+export PATH=/root/miniforge3/bin:$PATH
+conda init
+# 新ターミナルを起動
+
+conda create --name unsloth_env python=3.10 pytorch-cuda=12.1 pytorch cudatoolkit xformers -c pytorch -c nvidia -c xformers -y
+conda activate unsloth_env
+
+pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
+pip install --no-deps "trl<0.9.0" peft accelerate bitsandbytes
+
+# Jupyter Kernel設定
+conda install -c conda-forge ipykernel
+python -m ipykernel install --user --name=unsloth_env --display-name "Python (unsloth_env)"