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# Prérequis Unsloth
Voici les prérequis d'Unsloth, y compris les exigences système et de VRAM GPU.
Unsloth peut être utilisé de trois façons : notre [Unsloth Desktop](/docs/fr/desktop.md) application, notre [Unsloth Studio](/docs/fr/nouveau/studio/install.md) interface web, ou via [Unsloth Core](#unsloth-core-requirements), la version originale basée sur le code. Chacune a des exigences différentes.
## **Exigences d'Unsloth**
* **Mac :** L'entraînement, l'inférence MLX et GGUF sont TOUS pris en charge.
* **CPU : Unsloth fonctionne toujours sans GPU**, pour Chat + recettes de données.
* **Entraînement :** Fonctionne sur **NVIDIA**, **AMD**, **Intel** GPU et **Mac** appareils
### :windows: Window**s**
Unsloth Studio fonctionne directement sur Windows sans WSL. Pour entraîner des modèles, assurez-vous que votre système satisfait à ces exigences :
**Exigences**
* Windows 10 ou Windows 11 (64 bits)
* GPU NVIDIA avec pilotes installés
* **App Installer** (inclut `winget`): [ici](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/msix/app-installer/install-update-app-installer)
* **Git**: `winget install --id Git.Git -e --source winget`
* **Python**: version 3.11 jusqu'à, mais sans inclure, la 3.14
* Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba**
### :apple: macOS
Unsloth Studio fonctionne sur les appareils macOS avec une prise en charge complète de l'entraînement, de l'inférence MLX et GGUF.
* macOS 12 Monterey ou plus récent (Intel ou Apple Silicon)
* Installez Homebrew : [ici](https://brew.sh/)
* Git : `brew install git`
* cmake : `brew install cmake`
* openssl : `brew install openssl`
* Python : version 3.11 jusqu'à, mais sans inclure, la 3.14
* Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba**
### :linux: Linux et WSL
* Ubuntu 20.04+ ou distribution similaire (64 bits)
* GPU NVIDIA avec pilotes installés
* kit d'outils CUDA (12.4+ recommandé, 12.8+ pour Blackwell)
* Git : `sudo apt install git`
* Python : version 3.11 jusqu'à, mais sans inclure, la 3.14
* Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba**
### :microchip: CPU uniquement
Unsloth Studio prend en charge les appareils CPU pour [Chat](#run-models-locally) pour les modèles GGUF et [Recettes de données](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md) ([Export](/docs/fr/nouveau/studio/export.md) (très bientôt)
* Identiques à ceux mentionnés ci-dessus pour Linux (sauf pour les pilotes GPU NVIDIA) et macOS.
### **Entraînement**
L'entraînement d'Unsloth Studio fonctionne actuellement sur NVIDIA, [AMD](/docs/fr/commencer/install/amd.md), MLX, les appareils Intel. Vous pouvez toujours utiliser le [Unsloth Core original](#unsloth-requirements) pour entraîner sur des appareils AMD et Intel. **Python 3.11–3.13** est requis.
| Exigence | Linux / WSL | Windows |
| --------------------- | ------------------------------------------ | -------------------------------------------------------- |
| **Git** | Généralement préinstallé | Installé par le script d'installation (`winget`) |
| **CMake** | Préinstallé ou `sudo apt install cmake` | Installé par le script d'installation (`winget`) |
| **Compilateur C++** | `build-essential` | Visual Studio Build Tools 2022 |
| **Kit d'outils CUDA** | Facultatif; `nvcc` détecté automatiquement | Installé par le script d'installation (adapté au pilote) |
## Exigences d'Unsloth Core
* **Système d'exploitation**: fonctionne sur Linux et [Windows](https://docs.unsloth.ai/get-started/install-and-update/windows-installation)
* prend en charge les GPU NVIDIA depuis 2018+, y compris [Blackwell RTX 50](/docs/fr/blog/fine-tuning-llms-with-blackwell-rtx-50-series-and-unsloth.md) et [DGX Spark](/docs/fr/blog/fine-tuning-llms-with-nvidia-dgx-spark-and-unsloth.md)
* Capacité CUDA minimale 7.0 (V100, T4, Titan V, RTX 20 et 50, A100, H100, L40, etc.) [Vérifiez votre GPU !](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) La GTX 1070, 1080 fonctionne, mais est lente.
* L'image officielle [Docker d'Unsloth](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` est disponible sur Docker Hub
* [Docker](/docs/fr/commencer/install/docker.md)
* Unsloth fonctionne sur [AMD](/docs/fr/commencer/install/amd.md) et [Intel](/docs/fr/commencer/install/intel.md) les GPU (suivez nos [guides spécifiques](/docs/fr/commencer/install.md)). Apple/Silicon/MLX est en cours de développement
* Votre appareil devrait disposer de `xformers`, `torch`, `BitsandBytes` et `triton` prise en charge.
* Si vous avez différentes versions de torch, transformers, etc., `pip install unsloth` installera automatiquement toutes les dernières versions de ces bibliothèques, donc vous n'avez pas à vous soucier de la compatibilité des versions.
{% hint style="info" %}
Python 3.13 est pris en charge !
{% endhint %}
### Exigences VRAM pour le fine-tuning :
De combien de mémoire GPU ai-je besoin pour le fine-tuning d'un LLM avec Unsloth ?
{% hint style="info" %}
Un problème courant lorsque vous avez une erreur OOM ou manquez de mémoire est que vous avez défini une taille de lot trop élevée. Réglez-la sur 1, 2 ou 3 pour utiliser moins de VRAM.
**Pour les benchmarks de longueur de contexte, voir** [**ici**](/docs/fr/notions-de-base/unsloth-benchmarks.md#context-length-benchmarks)**.**
{% endhint %}
Consultez ce tableau pour les exigences en VRAM triées par paramètres du modèle et méthode de fine-tuning. QLoRA utilise du 4 bits, LoRA utilise du 16 bits. Gardez à l'esprit que parfois davantage de VRAM est nécessaire selon le modèle, donc ces nombres sont le strict minimum :
| Paramètres du modèle | VRAM QLoRA (4 bits) | VRAM LoRA (16 bits) |
| -------------------- | ------------------- | ------------------- |
| 3B | 3,5 Go | 8 Go |
| 7B | 5 Go | 19 Go |
| 8B | 6 Go | 22 Go |
| 9B | 6,5 Go | 24 Go |
| 11B | 7,5 Go | 29 Go |
| 14B | 8,5 Go | 33 Go |
| 27B | 22 Go | 64 Go |
| 32B | 26 Go | 76 Go |
| 40B | 30 Go | 96 Go |
| 70B | 41 Go | 164 Go |
| 81B | 48 Go | 192 Go |
| 90B | 53 Go | 212 Go |
| 405B | 237 Go | 950 Go |
---
# Agent Instructions
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