> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/fr/notions-de-base/amd.md). # Entraîner et exécuter des modèles sur des GPU AMD avec Unsloth Unsloth prend désormais officiellement en charge le matériel AMD, ce qui facilite l'exécution, l'entraînement, le fine-tuning, le RL et le déploiement de modèles localement sur des GPU AMD. Entièrement open source, [Unsloth](/docs/fr/desktop.md) fonctionne sur Windows, WSL et Linux, prenant en charge les GPU RDNA 1–4, les séries Radeon RX 9000 et 7000, les GPU de centre de données Instinct MI350 et MI300, Vulkan, les systèmes Ryzen AI Max propulsés par Strix Halo, et bien plus encore. Nous avons collaboré avec [AMD](https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/train-and-run-models-on-amd-gpus-with-unsloth.html) et notre communauté pour permettre un entraînement jusqu'à 2x plus rapide et avec 70 % de VRAM en moins pour tous les modèles, sans perte de précision. Si vous n'avez pas de GPU, Unsloth prend toujours en charge l'inférence AMD native pour [Qwen3.6](/docs/fr/modeles/qwen3.6.md), [Gemma 4](/docs/fr/modeles/gemma-4.md), DeepSeek-V4, GLM 5.2, DiffusionGemma, Kimi K2.7 et d'autres modèles. Démarrage rapide Fonctionnalités GitHub {% hint style="success" %} **Mise à jour du 18 sept. :** Ajout de **prise en charge de RDNA 1, 2, Gorgon Halo et Vulkan** + correction du problème de détection des GPU sur les GPU AMD.\ Meilleure correction automatique et meilleure détection des échecs RDNA4, HIP / ROCm. {% endhint %} Pour installer Unsloth sur AMD, le moyen le plus simple est de télécharger notre [application de bureau](/docs/fr/desktop.md). Télécharger pour Windows Télécharger pour Linux\ \ Pour une installation manuelle : **macOS, Linux, WSL :** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` {% endcode %} **Windows PowerShell :**

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

### ⭐ Fonctionnalités Unsloth prend en charge à la fois l'inférence et l'entraînement pour AMD, donc si vous n'avez pas de GPU et seulement un CPU, vous pouvez tout de même exécuter des modèles avec Unsloth. En utilisant Unsloth, vous obtenez : * [**Réparation des appels d'outils**](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling) **pour l'inférence afin d'augmenter la précision de 50 %**, gratuit et illimité [recherche web](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#advanced-web-search), toiles HTML, [**déploiement HTTPS sécurisé**](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) via Cloudflare et [Exécution de code](/docs/fr/nouveau/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) tout fonctionne. * **Entraînez des modèles Gemma 4 avec 8 Go de VRAM** ou Qwen3.5 avec 3 Go de VRAM. Les kernels Triton, les algorithmes mathématiques et des astuces mémoire permettent une utilisation de la VRAM réduite de 70 % sur AMD sans perte de précision. * Jusqu'à **80 % d'utilisation de VRAM en moins pour** [**l'apprentissage par renforcement**](/docs/fr/commencer/reinforcement-learning-rl-guide/grpo-long-context.md) comme GRPO. Et le partage des poids avec vLLM pour économiser 50 % de mémoire. * Prise en charge optimisée pour **RDNA 3** et les GPU plus récents ainsi que les GPU de niveau centre de données. Strix Halo est également optimisé pour Linux, WSL et Windows. {% columns %} {% column %} * [**Connectez**](/docs/fr/integrations/unsloth-start.md) **vos modèles locaux à n'importe quel framework d'agent**: [Claude Code](/docs/fr/notions-de-base/claude-code.md), [Codex](/docs/fr/notions-de-base/codex.md), [Hermes](/docs/fr/integrations/hermes-agent.md), [OpenClaw](/docs/fr/integrations/openclaw.md) et bien plus encore. * Prise en charge de l'inférence et de l'entraînement pour presque **tous les modèles**, y compris les derniers [DeepSeek-V4](/docs/fr/modeles/deepseek-v4.md), [GLM-5.2](/docs/fr/modeles/glm-5.2.md), [Kimi-K2.7](/docs/fr/modeles/kimi-k2.7-code.md), [MiniMax M3](/docs/fr/modeles/minimax-m3.md), [DiffusionGemma](/docs/fr/modeles/diffusiongemma.md), [Inkling](/docs/fr/modeles/inkling.md) et bien plus encore ! * Prise en charge multi-GPU AMD + suivi de la VRAM/RAM. `llama.cpp` Des binaires ROCm précompilés sont fournis chaque jour, afin que vous obteniez toujours les dernières mises à jour des modèles ! {% endcolumn %} {% column %}

DiffusionGemma en cours d'exécution sur des GPU AMD

{% endcolumn %} {% endcolumns %} ### ⚡Démarrage rapide Unsloth installe automatiquement les meilleures versions ROCm pour PyTorch, les binaires précompilés de llama.cpp, bitsandbytes, les kernels optimisés ROCm et Triton. Nous fournissons également ensemble nos optimisations et correctifs AMD. Vous pouvez lire notre guide plus [guide détaillé ici](#guide-to-using-unsloth-on-amd) pour plus de détails. Nous avons rendu les installations d'Unsloth fluides pour les utilisateurs de Windows et WSL, mais nous recommandons généralement d'utiliser Linux directement car il offrira la prise en charge la plus large. Unsloth prend en charge MacOS, Linux, [Windows](/docs/fr/commencer/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/fr/commencer/install/pip-install.md), Intel et les configurations CPU. Voir : [Prérequis Unsloth](/docs/fr/commencer/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md). La mise à jour se fait avec les mêmes commandes ! **macOS, Linux, WSL :** {% code overflow="wrap" %} ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` {% endcode %} **Windows PowerShell :** {% code overflow="wrap" %} ```bash irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` {% endcode %} {% columns %} {% column %} Unsloth installera automatiquement ROCm, PyTorch, les binaires personnalisés de llama.cpp et bien plus encore ! #### Accéder à Unsloth à distance Nous avons également activé [le tunneling HTTPS Cloudflare](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) gratuitement - afin que vous puissiez accéder à Unsloth en toute sécurité via HTTPS à distance. {% endcolumn %} {% column %}

Installer Unsloth sur des machines Windows AMD

{% endcolumn %} {% endcolumns %} #### :inbox\_tray: Installer les notebooks Unsloth et pip install Si vous voulez des notebooks Unsloth simples, consultez le [AMD](/docs/fr/commencer/install/amd.md) guide d'installation général. Assurez-vous de lire le[AMD](/docs/fr/commencer/install/amd.md) guide d'installation ! Après l'avoir suivi pour installer PyTorch et ROCm, faites ensuite : {% code overflow="wrap" %} ```bash uv pip freeze | grep -E '^(torch|torchvision|torchaudio)==' > torch-pins.txt echo "triton ; sys_platform == 'never'" >> torch-pins.txt echo "xformers ; sys_platform == 'never'" >> torch-pins.txt uv pip install "unsloth[amd]" --overrides torch-pins.txt ``` {% endcode %} #### :play\_pause:Démarrage d'Unsloth {% columns %} {% column width="58.333333333333336%" %} [Démarrage d'Unsloth](/docs/fr/integrations/unsloth-start.md) vous permet de connecter [Claude Code](/docs/fr/notions-de-base/claude-code.md), [Codex](/docs/fr/notions-de-base/codex.md) et d'autres agents à des modèles locaux via la `commande unsloth start` . Démarrez Unsloth, ouvrez le dossier de votre projet, puis exécutez : {% code overflow="wrap" %} ```bash unsloth start claude --model \\ unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL ``` {% endcode %} Remplacez `claude` par l'un des agents ci-dessous : {% endcolumn %} {% column width="41.666666666666664%" %}

Claude Code exécuté avec Qwen3.5 en local.

{% endcolumn %} {% endcolumns %} | Agent | Commande | | ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ | | Claude Code | `unsloth start claude` | | OpenAI Codex | `unsloth start codex` | | Agent Hermes | `unsloth start hermes` | | OpenClaw | `unsloth start openclaw` | | OpenCode | `unsloth start opencode` |

Les instances Claude sont toutes isolées

Codex exécutant unsloth/gemma-4-E2B-it en 4 bits dynamique

### :bar\_chart: Analyse AMD Nous avons repris bon nombre de nos optimisations conçues pour les GPU non AMD afin de faire briller les GPU AMD ! Faire fonctionner l'entraînement AMD sur des appareils Windows et assurer la compatibilité sur presque tous les appareils AMD a demandé beaucoup de travail, mais nous sommes satisfaits de l'état actuel. Nous travaillons encore activement à rendre les GPU AMD encore meilleurs ! Vous trouverez ci-dessous quelques analyses/benchmarks que nous avons réalisés sur un AMD MI300X. #### Apprentissage par renforcement : LoRA et QLoRA plus précis Lors du RL sur AMD, Unsloth prend en charge **le partage des poids** avec vLLM, comme introduit dans [RL économe en mémoire](/docs/fr/commencer/reinforcement-learning-rl-guide/memory-efficient-rl.md). Nous **réduisons de moitié l'utilisation de la mémoire** en accédant directement à l'allocation du modèle par vLLM. Pendant LoRA et QLoRA, nous ne procédons pas non plus à la fusion et à la défusion des poids LoRA comme ci-dessous : $$ W = W + sAB \\ \text{inference} = XW \\ W = W - sAB $$ Ce qui précède pose problème car **les flottants IEEE ne sont pas associatifs en raison des arrondis**. Lorsque W est en BF16, cela entraîne de subtiles différences lors de la soustraction, comme dans d'autres moteurs de RL. Cela signifie que dans le monde IEEE : $$ W \ne(W + sAB) - (sAB) $$ Et lorsque W est en bfloat16 avec peu de bits de mantisse, il **arrondit les petits nombres à zéro**. Comme A et B sont en float32 pendant LoRA, cela signifie que W peut dériver au fil du temps après fusion et défusion. Unsloth utilise directement le chemin LoRA de vLLM, ce qui nous évite cela. Les poids de base ne sont jamais modifiés et ne dériveront jamais. #### Apprentissage par renforcement plus rapide {% columns %} {% column %} Nous avons benchmarké d'autres configurations avec FA2 et vLLM co-localisés. Les deux utilisent vLLM pour la génération, Unsloth pousse davantage l'étape dans la génération tout en rendant l'entraînement environ 2x plus rapide. Les trois benchmarks sont reproductibles : mêmes graines, mêmes budgets de tokens, et les courbes de perte correspondent entre les deux piles. {% endcolumn %} {% column %}

{% endcolumn %} {% endcolumns %} #### Entraînement plus rapide et plus économe en mémoire Sur Llama-3.1-8B LoRA SFT (batch 2 x grad-accum 4 x 2048 = 16 384 tokens/étape, empaqueté), Unsloth s'entraîne à 2,07 s/étape contre 2,87 s/étape pour TRL + FA2, et atteint un pic de 18,3 Go contre 24,3 Go. Cela fait 1,39x plus rapide et 1,33x moins d'utilisation mémoire, sans changement de précision. Nous prévoyons d'améliorer encore cela !

Les économies de mémoire ne se limitent pas à un pic plus bas, elles durent pendant toute l'exécution. En échantillonnant la VRAM allouée toutes les 0,1 s, Unsloth reste plat et bas pendant toute la durée, tandis que les autres configurations + FA2 montent vers 22,8 Go à presque chaque étape et mettent plus de temps à terminer (75 s contre 56 s pour les mêmes 25 étapes). ### :sparkles:Matériel AMD pris en charge La prise en charge AMD d'Unsloth se concentre sur les GPU grand public, professionnels et de centre de données les plus populaires. La prise en charge de l'entraînement, d'Unsloth Studio et de l'inférence GGUF/llama.cpp peut varier selon l'architecture, c'est pourquoi le tableau ci-dessous sépare la prise en charge optimisée des chemins de compatibilité.

Architecture	Série	gfx	Prise en charge	Plateforme
RDNA 4	Série Radeon™ RX 9000	gfx1200, gfx1201	Complet	Windows + WSL + Linux
RDNA 3.5	Ryzen AI 300 / Ryzen AI MAX (Strix Halo)	gfx1150, gfx1151, gfx1152	Complet	Windows + WSL + Linux
RDNA 3	Série Radeon™ RX 7000	gfx1100, gfx1101, gfx1102	Complet	Windows + WSL + Linux
RDNA 2	Série Radeon™ RX 6000	gfx1030, gfx1031, gfx1032, gfx1034	Complet	Windows + WSL + Linux
RDNA 1	Série Radeon™ RX 5000	gfx1010, gfx1012	Complet	Windows + WSL + Linux
CDNA 4	GPU de la série Instinct™ MI350	gfx950	Complet	Linux uniquement
CDNA 3	GPU de la série Instinct™ MI300	gfx940, gfx941, gfx942	Complet	Linux uniquement
CDNA 2	GPU de la série Instinct™ MI200	gfx90a	Complet	Linux uniquement
CDNA 1	GPU de la série Instinct™ MI100	gfx908	Complet	Linux uniquement

### :desktop: Guide d'utilisation d'Unsloth sur AMD Après l'installation, vous pouvez ouvrir Unsloth Studio dans votre navigateur. À partir de là, vous pouvez exécuter et fine-tuner automatiquement des LLM locaux sur du matériel AMD. Voir ci-dessous pour des instructions d'installation détaillées : {% columns %} {% column width="50%" %} Guide d'installation AMD Installer Unsloth Studio Sélectionnez votre modèle, votre jeu de données et vos paramètres d'entraînement pour commencer. Par exemple, vous pouvez lancer un fine-tuning QLoRA 4 bits sur Gemma 4 12B avec une longueur de contexte d'environ 16k, un rang LoRA de 16, un taux d'apprentissage de 0,0002 et 30 étapes maximales. {% endcolumn %} {% column width="50%" %}

{% endcolumn %} {% endcolumns %} {% columns %} {% column %} L'écran de fine-tuning d'Unsloth Studio est entièrement personnalisable, ce qui vous permet de configurer votre modèle, votre jeu de données et vos paramètres d'entraînement. Pendant l'entraînement, Unsloth suit la progression en temps réel, y compris la perte, l'utilisation de la RAM et de la VRAM, ainsi que la prise en charge du multi-GPU. Une fois l'entraînement lancé, vous verrez la progression tracée en temps réel. Après l'entraînement, vous pouvez consulter votre historique pour voir les sessions d'entraînement passées et actives. Sélectionnez l'un de vos modèles fine-tunés pour voir les journaux d'entraînement précédents : {% endcolumn %} {% column %}

{% endcolumn %} {% endcolumns %}

{% columns %} {% column %} Une fois l'entraînement terminé, exportez votre modèle au format GGUF, en safetensors de modèle fusionné, ou en adaptateur LoRA pour le déploiement avec Hugging Face, llama.cpp, vLLM ou Unsloth. Pour les exportations GGUF, Unsloth utilise des binaires ROCm de llama.cpp adaptés à l'architecture gfx de votre AMD, avec une compilation à partir des sources en solution de repli lorsqu'aucun binaire précompilé n'est disponible. Une fois l'exportation terminée, vous verrez Export terminé avec succès. Vous pouvez également pousser directement votre modèle vers le Hub Hugging Face. {% endcolumn %} {% column %}

{% endcolumn %} {% endcolumns %} {% columns %} {% column %} Exportez votre modèle au format de votre choix et déployez-le où vous voulez. Après l'exportation, chargez votre modèle fine-tuné depuis la section Fine-tuned du menu déroulant des modèles dans Nouvelle discussion ou Récents. Sélectionnez votre modèle fine-tuné dans la liste déroulante et discutez avec lui directement dans Unsloth. Vous pouvez désormais utiliser vos modèles entraînés ou téléchargés dans Nouvelle discussion, Récents ou Projets. Activez les options think, code et search pour une meilleure expérience, et consultez le [chat d'Unsloth Studio](https://unsloth.ai/docs/new/studio/chat) docs pour plus de détails. {% endcolumn %} {% column %}

{% endcolumn %} {% endcolumns %} Et enfin, vous pouvez discuter directement avec votre nouveau modèle fine-tuné dans Unsloth !

Vous pouvez également surveiller le débit et les tokens de génération / s dans le terminal, comme dans les journaux vLLM. Vous verrez `"gen_tok_s"` qui correspond aux tokens / s et `"prompt_tok_s"` qui correspond au traitement du prompt.

### :mobile\_phone:Unsloth sur téléphone et tunnel HTTPS à distance Nous avons ajouté **gratuit** des tunnels HTTPS Cloudflare pour Unsloth (similaires à LM Link), afin que vous puissiez discuter / entraîner à distance des modèles avec Unsloth sur votre téléphone (iPhone, Android - n'importe quel téléphone !) via un lien ou tout autre ordinateur ! Cela fonctionne sur les appareils Mac, Linux, WSL et Windows. * Entraînez et fine-tunez depuis votre téléphone / **à distance avec des journaux de perte d'entraînement en direct** - annulez ou réentraînez ! * Discutez dans le navigateur depuis n'importe où avec appels d'outils et streaming en direct. * Véritable **canvas HTML interactif** des sorties directement sur votre téléphone - jouez à des jeux créés par des LLM !

Exécutez du HTML en direct sur le téléphone

Pour le configurer, d'abord dans le terminal après avoir installé Unsloth, tapez `unsloth studio --secure` . Définissez un mot de passe pour que personne de non autorisé ne puisse accéder au lien HTTPS !

Puis dans les journaux - utilisez le **lien Cloudflare vert** et saisissez-le sur notre téléphone ou tout appareil distant !

Et vous y voilà ! Vous pouvez toujours surveiller / annuler le lien HTTPS servi en direct en faisant CTRL+C dans le terminal où Unsloth Studio a été lancé !

Le canvas rend automatiquement le HTML !

### :question:Comment la prise en charge AMD a été construite pour Unsloth Les kernels personnalisés d'Unsloth ont été portés sur AMD en étroite collaboration avec l'équipe AMD. Cela a nécessité des modifications dans l'installateur, la détection du matériel, l'orientation à l'exécution, la surveillance et la sélection des ressources précompilées. * **Kernels ROCm :** ports HIP/Triton ajustés pour RDNA et CDNA, avec des correctifs de précision, de performance et de stabilité spécifiques à l'architecture. ([#2520](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/2520)) * **Entraînement 4 bits :** prise en charge QLoRA basée sur bitsandbytes pour les GPU Radeon et CDNA. ([#3748](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/3748)) * **Configuration automatique :** détection robuste des GPU AMD et installation du bon wheel ROCm PyTorch, y compris la réparation et des garde-fous de plateforme. ([#4770](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/4770)) * **Windows et Strix Halo :** installation native de ROCm sous Windows, correctifs de compatibilité à l'exécution, remontée de la mémoire unifiée et prise en charge de WSL. ([#5301](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5301), [#6227](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/6227)) * **Inférence ROCm :** binaires llama.cpp spécifiques à l'architecture, repli vers une compilation à partir des sources, détection de la VRAM AMD et surveillance. ([#5172](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5172)) ### :clock1: Travaux futurs Un grand merci à l'équipe AMD pour avoir collaboré avec nous afin de faire fonctionner AMD au mieux ! Les priorités à venir incluent : * Poursuite du développement et de l'engagement avec l'équipe AMD. * Extension du CI/CD du backend matériel à l'aide du matériel AMD Strix Halo et Radeon Lab. * Prise en charge des nouvelles cartes GPU AMD et des nouvelles architectures à leur lancement. * Conseils multi-GPU plus clairs : l'entraînement distribué AMD est actuellement uniquement disponible sous Linux. Sous Linux, ROCm utilise RCCL, donc l'entraînement distribué fonctionne. Sous Windows, AMD ROCm ne fournit pas encore de backend collectif GPU, avec une prise en charge GLOO/CPU uniquement à la date de [TheRock #5694](https://github.com/ROCm/TheRock/pull/5694), utilisez Linux si vous prévoyez de faire de l'entraînement multi-GPU AMD. * D'autres optimisations de vitesse concernant la pile ROCm. ### :love\_letter: Merci à AMD pour sa collaboration ! Un immense merci à l'équipe AMD et à notre incroyable communauté Unsloth pour avoir collaboré avec nous sur cette version. Nous remercions Strahinja Stamenkovic, Filip Jankovic, Iswarya Alex, Yue Yuan Bill He, Eda Zhou, Mahdi Ghodsi, Guruprasad et toute l'équipe AMD pour leur collaboration afin de faire fonctionner la prise en charge AMD de façon excellente avec Unsloth ! Un immense merci également aux membres de la communauté : Nate, UBER6, AiwendilOfMirk..., Gene, Jimster480, VELICAN, Vintheboy, archmaker, BichonFriseMax, Calandracas, Chigoma333, Edd, electroglyph, jslowbell, mk 27B UD-, Satyam, snapcast3r, TotoMC pour leurs tests et le débogage avec nous. Un moyen simple d'utiliser Unsloth sur AMD est via [AMD Developer Cloud](https://www.amd.com/en/developer/resources/cloud-access/amd-developer-cloud.html), avec des notebooks en un clic propulsés par des GPU MI300X dotés de 192 Go de VRAM. AMD propose également des crédits gratuits via le [AMD AI Developer Program](https://www.amd.com/en/developer/ai-dev-program.html). Pour exécuter un notebook Unsloth, utilisez n'importe quel notebook AMD depuis [unslothai/notebooks](https://github.com/unslothai/notebooks) et remplacez le domaine GitHub par l'URL d'AMD Developer Cloud, puisque les chemins des notebooks sont identiques. Besoin d'aide ou envie de partager des retours ? Vous pouvez rejoindre notre [Discord](https://discord.com/invite/unsloth), lire les [docs AMD](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/amd), ouvrir une issue ou une PR sur [GitHub](https://github.com/unslothai/unsloth/issues), ou publier sur notre [Reddit r/unsloth](https://www.reddit.com/r/unsloth/). --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://unsloth.ai/docs/fr/notions-de-base/amd.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.