Unsloth と Colab GPU を使った VS Code での LLM ファインチューニング方法

VS Code と Colab チュートリアル：

始めるにあたり、次が必要です：

• インストール済み VS Code。ノートブックのリポジトリをクローンするための Git は通常デフォルトでインストールされています。

• 1つの Google アカウント （Colab に認証するため）

• 推奨： Jupyter 拡張（ほとんどの VS Code セットアップには既に入っています）

VS Code に Colab 拡張をインストールする

1. 開く 拡張機能 を VS Code で（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X)

2. 検索する 「Colab」 をインストールし、 Google Colab 拡張機能

Unsloth のノートブックを開く

1. Unsloth の notebooks リポジトリをクローンする:

git clone https://github.com/unslothai/notebooks
cd notebooks/nb

1. 目的のノートブックを開きます。Unsloth は埋め込み（embedding）や音声合成（TTS）などのほとんどのモデルをサポートしています。 埋め込み, TTS。例えば、Qwen3-4B RL を使用します： nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb

カーネルを選択して Colab を選ぶ

ノートブックのツールバーで、 Select Kernelをクリックし、次に Colab

新しい Colab サーバーを追加する

を選ぶと、サーバーオプションのドロップダウンが表示されます。 Colab最初は Google 認証のためにブラウザウィンドウが開くことがあります

1. クリック + Add New Colab Server

2. ログインしてアクセスを許可し、VS Code に戻ってください

   • ログインし、アクセスを許可してから VS Code に戻ります

GPU を選択してサーバーに名前を付ける

1. に設定する Hardware accelerator を GPU

2. GPU タイプを選択します（例えば利用可能であれば T4など）

3. サーバーに名前を付けます（任意の名前で構いません）

Python カーネルを選ぶ

Colab サーバーに接続したら、そのランタイムに表示される Python カーネル（通常は Python 3 のカーネル）を選択してください。

ノートブックを実行する

• クリック Run All をノートブックのツールバーで実行する（またはセルを上から順に実行）

• セットアップ用セルが依存関係をインストールし、その後 Unsloth ワークフローが開始されるのを確認します

• より詳しく始め方を知りたい場合は、専用の ファインチューニング または 強化学習 ガイドを参照してください。