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Llama-3-ELYZA-JP-8Bとは何か？モデルという奴です.

2025.07.03

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おはようございます.Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、MetaのLlama 3（8Bパラメータ）をベースに、日本語の指示応答能力を強化するためELYZAがファインチューニングした日本語特化型の大規模言語モデルです。

ではモデルとは何か？モデルとは、データからパターンやルールを学習し、新しい入力に対して予測や生成を行うための数学的・計算的な仕組みやプログラムのことです。

今回、自分が試したのはLlama-3-ELYZA-JP-8Bの一番軽量ものを試してみました.軽量すぎてたまに回答が無限ループに陥ることがあります.これはカーソル（cursor）やディビン系でも無限ループに陥ることがあるらしいです.俗に言うトークン食いですね.

トークン食いが一度発生すると次のプロンプトにも影響が出る場合があるので、一度離脱して再度プロンプトを投げることで回避出来るようです.

因みにモデルをCPUで動かしたい場合は、llama.cpp で動かすようにするのだけど、既存のモデルをggufに一度、変換してあげる必要があります.そうすることでグラボが貧弱でも動きます.

明日へ続く

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カーソル, グラボ, クン, こと, これ, ため, データ, ディビン, トー, パターン, パラメータ, ファインチューニング, プログラム, プロンプト, ベース, モデル, もの, よう, ループ, ルール, 一番, 予測, 今回, 仕組み, 入力, 回答, 回避, 場合, 変換, 学習, 強化, 影響, 必要, 応答, 指示, 数学, 既存, 日本語, 明日, 無限, 生成, 発生, 能力, 自分, 規模, 言語, 計算, 貧弱, 軽量, 離脱, 食い,

AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでも.

2025.06.22

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おはようございます.AIで記事を学習して新たな記事を生み出すにはお金が必要だと思っていたがそうでもなくローカルPCでそこら辺に落ちているLlamaモデルを持ってきてチューニングすれば何とかなるじゃねぇという思いに至った.

実はあなたの手元にあるPCと、そこら中に「落ちている」オープンソースのAIモデル、特にLlama 3があれば、十分記事が生成できるんです。

ローカルAI記事生成は、もはや夢物語じゃない

「AIで記事生成」と聞くと、SFのような世界や、大企業だけが使える特権のように感じるかもしれません。しかし、今は違います。オープンソースの強力な言語モデル、特にMetaが公開したLlama 3の登場は、この常識を大きく覆しました。

Llama 3は、その性能の高さにもかかわらず、誰でも無料で利用できるという点が最大の魅力です。さらに、80億パラメータの8Bモデルであれば、最新のゲーミングPCとまではいかなくとも、ある程度の性能を持つPCであれば十分に動作します。これにより、高額なクラウドサービスを利用せずとも、自分のPCでAI記事生成の環境を構築することが現実的になりました。

なぜLlama 3があなたのPCと相性抜群なのか？

Llama 3がローカルPCでの記事生成に適している理由はいくつかあります。

• 完全無料のオープンソース: 利用に費用がかからないため、予算を気にせずAIを試したり、本格的に導入したりできます。
• 選べるモデルサイズ: Llama 3には様々なサイズのモデルがあり、PCのスペックに合わせて選べます。特に8Bモデルは、個人利用に最適なバランスを持っています。
• 活発な開発者コミュニティ: 世界中の開発者がLlama 3を使った新しいツールや効率的なチューニング方法を日々共有しています。困ったときには助けを借りられる心強い味方です。
• 「量子化」でさらに軽量に: モデルのサイズを大幅に小さくする「量子化」という技術を使えば、より少ないメモリでLlama 3を動かせるようになります。これにより、より多くのPCで利用の道が開けます。

あなたのPCを「記事生成マシン」に変える秘訣

もちろん、いきなりプロのライター並みの記事をAIに書かせるのは難しいかもしれません。しかし、ちょっとした工夫で「何とかなる」レベルの記事生成は十分に可能です。

1. 少量のデータでファインチューニング: 大量の記事データは不要です。あなたが書きたい記事のテーマやスタイルに合った、質の良い記事を数十〜数百程度集めてLlama 3を学習（ファインチューニング）させれば、その分野に特化した記事生成能力が格段に向上します。
2. プロンプト（指示文）の工夫: AIへの「指示の出し方」は非常に重要です。具体的で明確なプロンプトを与えることで、チューニングが完璧でなくても、驚くほど質の高い記事が生成できます。これはまるで、優秀なアシスタントに的確な指示を出すようなものです。
3. 効率的な学習方法の活用: 「LoRA（Low-Rank Adaptation）」のような効率的なファインチューニング手法を使えば、少ないGPUメモリでも短時間でモデルを特定のタスクに最適化できます。

あなたの創造性が、今、AIで加速する

かつては一部の専門家や企業にしか手の届かなかったAIによる記事生成が、今やあなたのPCで実現できる時代になりました。これはまさにAI技術の「民主化」です。

とまぁそういう訳なので何とかしてみますが、ファインチューニングにどれぐらい時間がかかるのかが未知数だったりする.

ファインチューニングPythonコード

以下のPythonコードは、Llama 3モデルをロードし、提供されたテキスト記事でファインチューニング（LoRA使用）を実行し、結果を保存します。 上記の入力値は、このコードに自動的に反映されます。 このコードをPythonファイル（例: `finetune_llama.py`）として保存し、実行してください。

import os
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training, TaskType

# GPUの利用可能性を確認
print("GPUが利用可能か確認中...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("GPUが見つかりません。Fine-tuningにはGPUが強く推奨されます。")
    # GPUがない場合は、ここでスクリプトを終了するか、CPUモードで続行するか選択できます。
    # exit("GPUがないため終了します。")
else:
    print(f"GPUが利用可能です: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# --- 1. モデルとトークナイザーのロード ---
# Llama 3モデルのパスを指定します。Hugging Faceのモデル名（例: "meta-llama/Llama-3-8B"）
# またはローカルにダウンロードしたモデルのパスを指定してください。
MODEL_NAME = "meta-llama/Llama-3-8B" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"モデルとトークナイザーをロード中: {MODEL_NAME}")

# 4bit量子化設定 (GPUメモリの節約に役立ちます)
# bnb_4bit_compute_dtypeは、Ampere以降のNVIDIA GPUに推奨されるbfloat16を使用しています。
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4", # NF4 (NormalFloat4) 量子化タイプ
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 
)

# トークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
# Llama 3はデフォルトでbos_tokenを付与しないことがあるため、明示的に追加。
# また、padding_side='right'はLlamaモデルに推奨される設定です。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"

# モデルをロードし、量子化設定を適用し、自動的にGPUにマッピングします。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto", # 利用可能なデバイス（GPU）に自動的にモデルを分散
    trust_remote_code=True # リモートコードの実行を許可
)
print("モデルロード完了。")

# k-bit学習用にモデルを準備 (PEFTライブラリのため)
# gradient_checkpointingを有効にすることで、メモリ使用量をさらに削減できます。
model.gradient_checkpointing_enable()
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
print("k-bit学習用にモデルを準備しました。")

# --- 2. データセットの準備 ---
# あなたのテキスト記事ファイルが格納されているディレクトリを指定します。
# 例: 'your_article_data/' の中に 'article1.txt', 'article2.txt', ... と置かれている場合
DATA_DIR = "./your_article_data/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

print(f"データセットをロード中: {DATA_DIR}")

# 'text'形式でデータセットをロードします。指定されたディレクトリ内のすべての.txtファイルを読み込みます。
# 各ファイルが1つのエントリとして扱われます。
try:
    dataset = load_dataset('text', data_files={'train': os.path.join(DATA_DIR, '*.txt')})
    print(f"データセットのサンプル数: {len(dataset['train'])}")
except Exception as e:
    print(f"データセットのロード中にエラーが発生しました。ディレクトリとファイル形式を確認してください: {e}")
    exit("データセットロード失敗。")

# データセットをトークン化する関数
# 長い記事をモデルの最大入力長に分割します。
def tokenize_function(examples):
    # Llama 3の最大入力長は通常8192ですが、お使いのGPUのVRAMに合わせて調整してください。
    # ここでは一般的な値として2048を設定しています。
    max_length = 2048 
    # truncate=Trueで最大長を超えるテキストを切り捨てます。
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=max_length)

# データセットをトークン化します。
# num_procはCPUコア数に応じて並列処理を行い、処理を高速化します。
tokenized_dataset = dataset.map(
    tokenize_function,
    batched=True,
    num_proc=os.cpu_count(),
    remove_columns=["text"] # 元のテキスト列は学習に不要になるため削除します。
)
print("データセットのトークン化が完了しました。")

# --- 3. PEFT (LoRA) の設定 ---
# LoRA (Low-Rank Adaptation) は、元のモデルの重みをフリーズし、
# 小さなアダプター層を追加して学習させることで、効率的にファインチューニングを行います。
# これにより、GPUメモリの使用量を抑えつつ、高い性能を実現できます。
lora_config = LoraConfig(
    r=16, # LoRAのランク。値を大きくすると表現力が増すが、メモリ消費も増える。
    lora_alpha=32, # LoRAのスケーリング係数。rの2倍程度が推奨されることが多いです。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], # LoRAを適用する層。Llamaモデルで一般的な層。
    bias="none", # バイアスを学習しない設定。
    lora_dropout=0.05, # ドロップアウト率。過学習を防ぐために設定します。
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # タスクタイプを因果言語モデルに設定。
)

# モデルにLoRAアダプターを追加します。
model = get_peft_model(model, lora_config)
print("モデルにLoRAアダプターを適用しました。")
model.print_trainable_parameters() # 学習可能なパラメータ数を確認します。

# --- 4. 学習の実行 ---
# 学習済みモデルを保存するディレクトリ
OUTPUT_DIR = "./llama3_finetuned_model/" # ユーザーが入力したパスがここに挿入されます

# 学習の設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    num_train_epochs=3, # エポック数。データセットのサイズと希望する精度に応じて調整してください。
    per_device_train_batch_size=1, # GPUあたりのバッチサイズ。VRAMが少ない場合は1に設定。
    gradient_accumulation_steps=4, # 勾配を蓄積するステップ数。実質的なバッチサイズは per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps になります。
    optim="paged_adamw_8bit", # 8bit AdamWオプティマイザを使用し、メモリ効率を向上させます。
    save_steps=500, # 500ステップごとにモデルを保存します。
    logging_steps=100, # 100ステップごとにログを出力します。
    learning_rate=2e-4, # 学習率。
    fp16=True, # 混合精度学習を有効化 (GPUが対応している場合)。VRAM削減と高速化に寄与します。
    max_steps=-1, # num_train_epochsに基づいて学習します。
    group_by_length=True, # 同じ長さのシーケンスをグループ化し、パディングを削減します。
    lr_scheduler_type="cosine", # 学習率スケジューラーのタイプ。
    warmup_ratio=0.03, # ウォームアップ比率。
    report_to="none", # レポート先を指定しない (wandbなどを使用しない場合)。
)

# トレーナーの初期化
# data_collatorは、モデルの入力形式に合わせてデータを整形します。
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    args=training_args,
    data_collator=lambda data: {
        'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]),
        'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]),
        'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), # 因果言語モデルでは、入力自体がラベルとなります。
    },
)

# 学習の開始
print("Fine-tuningを開始します...")
trainer.train()
print("Fine-tuningが完了しました。")

# --- 5. 学習済みモデルの保存 ---
# LoRAアダプターのみを保存します。これにより、ファイルサイズが小さく、効率的に管理できます。
trainer.save_model(OUTPUT_DIR)
print(f"学習済みLoRAアダプターが '{OUTPUT_DIR}' に保存されました。")

# 保存したアダプターを使って推論を行う方法の例 (コメントアウトされています):
# このコードは、ファインチューニング後にモデルをロードして推論を行うための参考例です。
# from peft import PeftModel
#
# # 元のモデルをロード (学習時と同じ量子化設定を使用します)
# base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
#     MODEL_NAME,
#     quantization_config=bnb_config,
#     device_map="auto",
#     trust_remote_code=True
# )
#
# # 保存したLoRAアダプターを元のモデルに結合します。
# peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, OUTPUT_DIR)
#
# # 推論モードに設定します。
# peft_model.eval()
#
# # テキスト生成の例
# prompt = "ローカルPCでのLlama 3ファインチューニングの利点とは"
# inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") # 入力をGPUに移動
#
# with torch.no_grad(): # 勾配計算を無効化し、メモリ使用量を削減
#     outputs = peft_model.generate(
#         **inputs,
#         max_new_tokens=200, # 生成する新しいトークンの最大数
#         do_sample=True, # サンプリングによる生成を有効化
#         top_p=0.9, # Nucleusサンプリングの閾値
#         temperature=0.7, # 生成の多様性を制御する温度
#         eos_token_id=tokenizer.eos_token_id # 終了トークンID
#     )
# print("\n--- 生成されたテキスト ---")
# print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

明日へ続く

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さくらレンタルサーバーライトでもLaravel。

2023.05.03

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おはようございます。さくらレンタルサーバーライトで初期のドメインでもLaravelは導入可能。ただし、Laravelの構築はローカル側でDockerなりなんなりを使用して構築しないと限りなく面倒なので、おすすめしません。

Laravelのローカル導入は割愛して、さくらレンタルサーバーライトの初期ドメインで構築するには、どのようにすれば良いかを記載します。まず、ローカル側でLaravelを構築し、そのファイルをサーバー側のwww配下にアップロードします。その後、wwwに.htaccessファイルを新規作成し下記のような記述を書いてください。こうすることで、さくらレンタルサーバーライトでもLaravelを使用できます。尚、Mysqlはさくらレンタルサーバーライトでは使用できないので、sqliteを使用する事になります。

RewriteEngine On
RewriteCond %{REQUEST_URI} !^/reborn9-app/public/
RewriteRule ^(.*) /reborn9-app/public/$1

軽量のWebサービスならさくらレンタルサーバーのライトでも十分動作します。是非、トライしてみてください。

追伸：ライトなのでcronは使用できません。格安サーバーでcronまで使用したいというのならばロリポップが良いかと思います。５分間ですがcronも使用できます、ロリポップ最強かも🤔。

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$1, cron, docker, htaccessファイル, Laravel, MYSQL, public, reborn9-app, REQUEST_URI, RewriteEngine On RewriteCond %, RewriteRule, Sqlite, www配下, さくらレンタルサーバー, さくらレンタルサーバーライト, ロリポップ, ロリポップ最強, 記述, 軽量, 追伸,

複合現実の世界。人は便利な方へ流れる。

2020.02.07

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MR（複合現実）の事について記事を最近アップしました。想像しにくい、そんな未来になるのかと思っている人も多いと思いますが、近い将来、MRが浸透し便利になる世界になると考えています。そんな世界になるにはMR機器の軽量化は必須だと思いますが、軽量化が進み装着していることが苦にならない状態になると爆発的に普及すると思います。

映画『レディプレイヤーワン』見たいな世界になるかは未知数ですが、社会は変わりつつあるのは確かです。MRという技術は今後、成長していくと思います。人工知能がいま急速に社会の中に入ってきているように、MRという技術が社会に入ってくる未来はそう遠くない未来かと思います。そしてMRという技術によって新たな職業が生まれる可能性は『レディ・プレイヤー1』のように訪れるかもしれません。

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スマホの次は複合現実(mixed reality)ですね。

2020.01.28

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複合現実とは何か、現実と仮想との融合だと思ってもらえれば良いかと思います。下記の動画を見ていただけると分かりやすいかも。HoloLens2（ホローレンズ2）というメガネのようなもの装着すると現実と仮想の映像が合わさって表示されるというもの、いまは結構大きな機器を装着しているけれど、最終的にメガネぐらいに軽量になるのではと思っています。

これで何が変わるかといえば、動画に流れているように仕事のアシスタントなどの補助が出来たりする。自分はMR（複合現実：mixed reality）が普及するとエンターテイメントな事に使われたり、新たな広告市場になるのではないかと思っています。スマホの次は間違いなく複合現実なんだと思うけど、これが普及するまではもう少し時間がかかるのではないかと思っています。

先に流行るのはスマートグラスかなという考え、スマートグラスが認知されて来る頃にはホローレンズもかなり改良されているだろうなと感じました。

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Accessのさんぷるコードができましたので(´Д｀)貼っときます。

2014.08.21

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突貫工事で作ったのでバグは多少あると思いますが{例えばsql インジェクション対策とか。}、Accessのsampleコードができましたので貼っときます。なお、これで何が出来るかって言えばDBの修正、追加、削除といった基本的な動きをします｛挙動不審ぎみ嘘！？｝。若干、ソースコードを弄くれば使い回しが出来るようにしております。飯くったり他のことをしながらもガリガリとコードを書きました。ちなみにAccessのViewerをマイクロソフトからダウンロードすると動作すると思います。ファイルは下記からダウンロードください。 追記：暇な時に改良していきますので( ﾟдﾟ)ﾉ ﾖﾛｼｸとコメントも暇があれば書いときます。そして無駄なコードがありますが、それも軽量していくつもりです(｀・ω・´)。ちなみにいまはDBを空にすると落ちますので・・・・（直しました。）。?samplezip358.zip?[https://zip358.com/tool/samplezip358.zip][08/21 11:26]

Option Compare Database
Public db_x As Long
Public max As Variant
Function sel_all(tablename As Variant, tal_valname As Variant) As Variant
    Dim x As Long
    Dim y As Long
    Dim sql As String
    Dim RS As DAO.Recordset
    Dim db As DAO.Database
    Dim hoge(999, 999) As Variant
    Dim val_n As Variant
    Dim val As Variant
    Set db = CurrentDb
    sql = "SELECT * FROM " & tablename & " ORDER BY ID ASC;"
    MsgBox sql
    Set RS = db.OpenRecordset(sql)
    Do Until RS.EOF
        For y = 0 To UBound(tal_valname)
            hoge(x, y) = RS.Fields(tal_valname(y))
        Next y
        RS.MoveNext
        x = x + 1
    Loop
    Set db = CurrentDb
    sql = "SELECT MAX(ID) as maxs  FROM " & tablename & ";"
    MsgBox sql
    Set RS = db.OpenRecordset(sql)
    max = RS.Fields("maxs")
    db_x = x - 1
    Set db = Nothing
    sel_all = hoge
End Function
Function up_in(chk As Boolean, tablename As Variant, tal_valname As Variant, tal_val As Variant, ID As Long) As Variant
    Dim sql As String
    Dim RS As DAO.Recordset
    Dim db As DAO.Database
    Dim hoge_valname As String
    Dim hoge_val As String
    Dim hoge As Variant
    If chk = True Then
        For i = 0 To UBound(tal_valname)
            hoge_valname = hoge_valname & tal_valname(i) & ", "
        Next i
        hoge_val = sql_str(tal_val, "", "", True)
        sql = "INSERT INTO " & tablename & " (" & Left(hoge_valname, Len(hoge_valname) - 2) & ")VALUES (" & hoge_val & ");"
    Else
        hoge_valn_val = sql_str("", tal_valname, tal_val, False)
        sql = "Update " & tablename & " Set " & hoge_valn_val & " WHERE ID = " & ID & ";"
    End If
    MsgBox sql
    Set db = CurrentDb
    db.Execute (sql)
    Set db = Nothing
    up_in = True
End Function
Function del(tablename As Variant, tal_valname As Variant, tal_val As Variant) As Variant
    Dim sql As String
    Dim RS As DAO.Recordset
    Dim db As DAO.Database
    Dim hoge As Variant
    sql = "DELETE FROM " & tablename & " WHERE " & tal_valname & " = " & tal_val & ";"
    MsgBox sql
    Set db = CurrentDb
    db.Execute (sql)
    Set db = Nothing
    del = True
End Function
Function sql_str(hoge As Variant, tal_valname As Variant, tal_val As Variant, chk As Boolean) As Variant
    Dim i As Long
    Dim hoge_str As Variant
    If chk = True Then
        For i = 0 To UBound(hoge)
            If IsNumeric(hoge(i)) Then
                hoge_str = hoge_str & hoge(i) & ", "
            Else
                hoge_str = hoge_str & "'" & hoge(i) & "', "
            End If
        Next i
    Else
        For i = 0 To UBound(tal_valname)
            If IsNumeric(tal_val(i)) Then
                hoge_str = hoge_str & tal_valname(i) & " = " & tal_val(i) & ", "
            Else
                hoge_str = hoge_str & tal_valname(i) & " = '" & tal_val(i) & "', "
            End If
        Next i
    End If
    sql_str = Left(hoge_str, Len(hoge_str) - 2)
End Function

↑クラスdbソースコード

Option Compare Database
Dim max As Long
Dim ID As Long
Dim val_val As Variant
Private Sub Form_Load()
lod
End Sub
Sub lod()
    Dim db As db_db
    Dim val_name As Variant
    Dim x As Long
    Set db = New db_db
    val_name = Array("ID", "表題", "数値", "文字")
    val_val = db.sel_all("tableone", val_name)
    max = db.max + 1
    If cmb.ListCount > 0 Then
        For x = 0 To cmb.ListCount - 1
            cmb.RemoveItem 0
        Next
    End If
    For x = 0 To db.db_x
        cmb.AddItem val_val(x, 1)
    Next
    Set db = Nothing
End Sub
Private Sub cmb_Click()
    If cmb.ListIndex >= 0 Then
        Viw cmb.ListIndex
    End If
End Sub
Private Sub del_btn_Click()
    Dim db As db_db
    Dim hoge As Variant
    Set db = New db_db
    val_name = Array("ID", "表題", "数値", "文字")
    If ID > 0 And max > 1 Then
        hoge = db.del("tableone", "ID", ID)
    End If
    Set db = Nothing
    lod
End Sub
Private Sub in_btn_Click()
    Dim db As db_db
    Dim val_name As Variant
    Dim val As Variant
    Dim hoge As Variant
    chkchk
    val_name = Array("ID", "表題", "数値", "文字")
    val = Array(max, cmb, suuzi, moji)
    Set db = New db_db
    hoge = db.up_in(True, "tableone", val_name, val, max)
    Set db = Nothing
    lod
End Sub
Private Sub upd_btn_Click()
    Dim db As db_db
    Dim val_name As Variant
    Dim val As Variant
    Dim hoge As Variant
    chkchk
    val_name = Array("表題", "数値", "文字")
    val = Array(cmb, suuzi, moji)
    Set db = New db_db
    If ID > 0 And max > 1 Then
        hoge = db.up_in(False, "tableone", val_name, val, ID)
    End If
    Set db = Nothing
    lod
End Sub
Sub Viw(i As Long)
    ID = val_val(i, 0)
    suuzi = val_val(i, 2)
    moji = val_val(i, 3)
End Sub
Sub chkchk()
    If IsNumeric(suuzi) Then
        If suuzi > 9999 Then
            suuzi = 9999
        End If
    Else
        suuzi = 0
    End If
    If IsNumeric(moji) Then
        moji = "文字が不正＞" & moji
    End If
    If IsNumeric(cmb) Then
        cmb = "文字が不正＞" & cmb
    End If
End Sub

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