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# Unsloth で AMD GPU 上のモデルを学習・実行する

Unsloth は現在 AMD ハードウェアを正式にサポートしており、AMD GPU 上でモデルをローカルに実行、学習、ファインチューニング、RL、デプロイするのが簡単になりました。完全オープンソースです。 [Unsloth](/docs/jp/desktop.md) Windows、WSL、Linux 上で動作し、RDNA 1〜4、Radeon RX 9000/7000 シリーズ GPU、Instinct MI350/MI300 データセンター GPU、Vulkan、Strix Halo 搭載の Ryzen AI Max システムなどをサポートします。

私たちは [AMD](https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/train-and-run-models-on-amd-gpus-with-unsloth.html) およびコミュニティと協力し、精度を落とさずにすべてのモデルで最大2倍高速、VRAM を70%削減した学習を実現しました。GPU を持っていなくても、Unsloth は引き続きネイティブ AMD 推論をサポートしており、 [Qwen3.6](/docs/jp/moderu/qwen3.6.md), [Gemma 4](/docs/jp/moderu/gemma-4.md)、DeepSeek-V4、GLM 5.2、DiffusionGemma、Kimi K2.7 などのモデルに対応します。

<a href="/docs/jp/ji-ben/amd.md#installing-unsloth-on-amd" class="button primary" data-icon="bolt">クイックスタート</a><a href="/docs/jp/ji-ben/amd.md#id-2x-faster-training-and-50-more-accurate-tool-calls" class="button secondary" data-icon="star">機能</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">GitHub</a>

{% hint style="success" %}
**9月18日更新:** 追加 **RDNA 1、2、Gorgon Halo、Vulkan サポート** + AMD GPU で GPU を検出できない問題を修正しました。\
RDNA4 の改善、HIP / ROCm の失敗を自動修復して捕捉する機能を強化。
{% endhint %}

AMD で Unsloth をインストールする最も簡単な方法は、私たちの [デスクトップアプリ](/docs/jp/desktop.md).

<a href="https://unsloth.ai/download/windows" class="button secondary" data-icon="windows">Windows 用をダウンロード</a><a href="https://unsloth.ai/download/windows" class="button secondary" data-icon="linux">Linux 用をダウンロード</a>\
\
手動インストールの場合：

**MacOS、Linux、WSL:**

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

{% endcode %}

**Windows PowerShell:**

<pre class="language-powershell" data-overflow="wrap"><code class="lang-powershell"><strong>irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex 
</strong></code></pre>

### ⭐ 機能

Unsloth は AMD 向けに推論と学習の両方をサポートしているため、GPU を持たず CPU しかない場合でも、Unsloth でモデルを実行できます。Unsloth を使うと、以下が得られます：

* [**ツール呼び出しの修復**](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling) **推論時の精度を50%向上させるための**無制限の無料 [ウェブ検索](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#advanced-web-search)、HTML キャンバス、 [**安全な HTTPS デプロイ**](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) Cloudflare 経由での [コード実行](/docs/jp/xin-zhe/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) など、すべて機能します。
* **8GB VRAM で Gemma 4 モデルを学習** または 3GB VRAM で Qwen3.5 を学習できます。Triton カーネル、数理アルゴリズム、メモリ技法により、AMD では精度を落とさずに VRAM 使用量を70%削減できます。
* 最大 **の VRAM 使用量を80%削減、** [**強化学習**](/docs/jp/meru/reinforcement-learning-rl-guide/grpo-long-context.md) （GRPO など）向け。さらに、vLLM との重み共有でメモリ使用量を50%削減します。
* 最適化されたサポート対象： **RDNA 3** 以降の GPU とデータセンター向け GPU。Strix Halo は Linux、WSL、Windows 向けにも最適化されています。

{% columns %}
{% column %}

* [**接続**](/docs/jp/lian-xie/unsloth-start.md) **ローカルモデルを任意のエージェントハーネスに**: [Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md), [Hermes](/docs/jp/lian-xie/hermes-agent.md), [OpenClaw](/docs/jp/lian-xie/openclaw.md) など。
* ほぼ **すべてのモデル**、最新の [DeepSeek-V4](/docs/jp/moderu/deepseek-v4.md), [GLM-5.2](/docs/jp/moderu/glm-5.2.md), [Kimi-K2.7](/docs/jp/moderu/kimi-k2.7-code.md), [MiniMax M3](/docs/jp/moderu/minimax-m3.md), [DiffusionGemma](/docs/jp/moderu/diffusiongemma.md), [Inkling](/docs/jp/moderu/inkling.md) などを含めて対応します！
* AMD のマルチ GPU サポート + VRAM/RAM 追跡。 `llama.cpp` ROCm のプリビルトは毎日提供されるため、常に最新のモデル更新を利用できます！
  {% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fszoidwwj70dLm5vBjpmL%2Fdiffusiongemma.gif?alt=media&amp;token=8ce359fd-f92c-4cf8-a491-06b04c505cb7" alt="" width="375"><figcaption><p>AMD GPU 上で動作する DiffusionGemma</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### ⚡クイックスタート

Unsloth は PyTorch、llama.cpp のプリビルト、bitsandbytes、ROCm 最適化カーネル、Triton に最適な ROCm ビルドを自動インストールします。私たちの AMD 最適化と修正もまとめて提供しています。さらに詳しい [詳細ガイドはこちら](#guide-to-using-unsloth-on-amd) をご覧ください。

Windows と WSL のユーザー向けに Unsloth のインストールをシームレスにしましたが、最も幅広いサポートがあるため、基本的には Linux を直接使うことをおすすめします。Unsloth は MacOS、Linux、 [Windows](/docs/jp/meru/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/jp/meru/install/pip-install.md)、Intel、CPU 構成をサポートしています。詳細は： [Unslothの要件](/docs/jp/meru/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md)。更新も同じコマンドです！

**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 が ROCm、PyTorch、カスタム llama.cpp プリビルトなどを自動インストールします！

#### Unsloth にリモートでアクセスする

また、 [Cloudflare HTTPS トンネリング](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) を無料で有効にしたため、HTTPS 経由で安全にリモートから Unsloth にアクセスできます。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsnKMaYneotmsSaEvA2mU%2Finstall%201.png?alt=media&amp;token=bbfba550-a47e-4273-80f5-a21bfc44717c" alt=""><figcaption><p>AMD Windows マシンへの Unsloth のインストール</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### :inbox\_tray: Unsloth Notebooks のインストールと pip install

通常の Unsloth notebooks が欲しい場合は、一般的な [AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md) インストールガイドを参照してください。[AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md) PyTorch と ROCm のインストール手順を読んだら、次を実行してください：

{% code overflow="wrap" %}

```bash
uv pip install unsloth[amd]
```

{% endcode %}

#### :play\_pause:Unsloth Start

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Unsloth Start](/docs/jp/lian-xie/unsloth-start.md) では接続できます [Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md) やその他のエージェントをローカルモデルへ、 `unsloth start` コマンドで。&#x20;

Unsloth を起動し、プロジェクトフォルダを開いて、次を実行してください：

{% code overflow="wrap" %}

```bash
unsloth start claude --model \\
    unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL
```

{% endcode %}

置き換えてください `claude` を以下の任意のエージェントに：
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpXE6kCHjh8qOEaggf94M%2FScreenshot_20260718_122426.png?alt=media&amp;token=a59e4c8c-efdb-451b-b1f8-621955564f6d" alt="" width="563"><figcaption><p>Qwen3.5 をローカルで使って実行している Claude Code。</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

| エージェント                                                             | コマンド                     |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| <i class="fa-claude">:claude:</i> Claude Code                      | `unsloth start claude`   |
| <i class="fa-openai">:openai:</i> OpenAI Codex                     | `unsloth start codex`    |
| <i class="fa-caduceus">:caduceus:</i> Hermes エージェント                | `unsloth start hermes`   |
| <i class="fa-lobster">:lobster:</i> OpenClaw                       | `unsloth start openclaw` |
| <i class="fa-rectangle-vertical">:rectangle-vertical:</i> OpenCode | `unsloth start opencode` |

<div><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fs6AKlSRUrfdwYDIZpcjN%2Fimage(6).png?alt=media&amp;token=d8042094-2df1-4737-b806-08a77e45e105" alt=""><figcaption><p>Claude インスタンスはすべて分離されています</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FahmAqUZMFFI3VouqwIYf%2Fimage(5).png?alt=media&amp;token=0dd84f49-16cf-4799-a1d3-e6cbbe105115" alt=""><figcaption><p>Qwen3.5 の動的4bitで動作する Codex</p></figcaption></figure></div>

### :bar\_chart: AMD の分析

AMD 以外の GPU 向けに行ってきた多くの最適化を AMD GPU にも適用し、AMD GPU を最大限に活かせるようにしました！AMD での学習を Windows デバイス上で動かし、ほぼすべての AMD デバイスで互換性を確保するのは大変な作業でしたが、現在の状態には満足しています。AMD GPU をさらに良くするため、私たちは今も積極的に取り組んでいます！以下は AMD MI300X で実施した分析/ベンチマークです。

#### 強化学習：より正確な LoRA と QLoRA

AMD 上での RL 中、Unsloth は **重み共有** をサポートし、 [メモリ効率の高いRL](/docs/jp/meru/reinforcement-learning-rl-guide/memory-efficient-rl.md)で導入された **します。私たちは** vLLM のモデル割り当てに直接アクセスすることで、メモリ使用量を半減

LoRA と QLoRA の間、以下のような LoRA 重みのマージ/アンマージも行いません：

$$
W = W + sAB \\
\text{inference} = XW \\
W = W - sAB
$$

上記は問題を引き起こします。 **丸め誤差のため、IEEE 浮動小数点は結合的ではないからです**。W が BF16 の場合、他の RL エンジンで行われるような減算時に微妙な差異が生じます。つまり IEEE の世界では：

$$
W \ne(W + sAB) - (sAB)
$$

そして W が少数の仮数ビットしかない bfloat16 の場合、それは **小さな数を 0 に丸めます**。LoRA 中は A と B が float32 なので、マージ/アンマージを繰り返すと W は時間とともにずれていきます。Unsloth は vLLM の LoRA パスを直接使うため、これを回避できます。ベース重みは決して編集されず、ずれることもありません。

#### より高速な強化学習

{% columns %}
{% column %}
私たちは FA2 と vLLM を同居させた他の構成もベンチマークしました。どちらも生成には vLLM を使いますが、Unsloth はステップのより多くを生成側に寄せつつ、学習を約2倍高速化します。

3つのベンチマークはいずれも再現可能です。同じシード、同じトークン予算で、
&#x20;2つのスタック間で損失曲線が一致しています。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F31TQsJ8fBG7Vts7u37J8%2Fchart_grpo_combined.png?alt=media&amp;token=719e2729-839e-4287-aa00-5e3b77e1ad7b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### より高速で、よりメモリ効率の高い学習

Llama-3.1-8B の LoRA SFT（batch 2 × grad-accum 4 × 2048 = 16,384 tokens/step、packed）では、Unsloth は 2.07 秒/step、TRL + FA2 は 2.87 秒/step で学習し、ピークは 18.3 GB に対して 24.3 GB でした。これは精度を変えずに 1.39 倍高速、メモリ使用量 1.33 倍削減です。さらに改善していく予定です！

<div><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F1YySU2nLYyKoSyXh8lsi%2Fchart_llama8b_vram_over_time.png?alt=media&amp;token=526b2488-315e-487b-8baa-ee71d5e1408a" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJQH7QTamM7zuK45NNnZY%2Fchart_llama8b_sft_efficiency.png?alt=media&amp;token=81388e0a-e9ca-433d-9cca-1b32f406043b" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

メモリ節約はピークが低いだけでなく、実行全体を通して維持されます。
&#x20;0.1 秒ごとに割り当て済み VRAM をサンプリングすると、Unsloth は全期間を通して低く安定したままですが、
&#x20;他の構成 + FA2 はほぼ毎ステップ 22.8 GB 付近までスパイクし、完了にもより時間がかかります（同じ 25 ステップで 75 秒対 56 秒）。

### :sparkles:対応 AMD ハードウェア

Unsloth の AMD サポートは、人気のあるコンシューマー、ワークステーション、データセンター向け GPU に重点を置いています。学習、Unsloth Studio、GGUF/llama.cpp 推論のサポートはアーキテクチャによって異なる場合があるため、下の表では最適化されたサポートと互換性パスを分けています。

<table><thead><tr><th>アーキテクチャ</th><th>シリーズ</th><th width="159">gfx</th><th>サポート</th><th>プラットフォーム</th></tr></thead><tbody><tr><td>RDNA 4</td><td>Radeon™ RX 9000 シリーズ</td><td>gfx1200, gfx1201</td><td>完全</td><td>Windows + WSL + Linux</td></tr><tr><td>RDNA 3.5</td><td>Ryzen AI 300 / Ryzen AI MAX (Strix Halo)</td><td>gfx1150, gfx1151, gfx1152</td><td>完全</td><td>Windows + WSL + Linux</td></tr><tr><td>RDNA 3</td><td>Radeon™ RX 7000 シリーズ</td><td>gfx1100, gfx1101, gfx1102</td><td>完全</td><td>Windows + WSL + Linux</td></tr><tr><td>RDNA 2</td><td>Radeon™ RX 6000 シリーズ</td><td>gfx1030, gfx1031, gfx1032, gfx1034</td><td>完全</td><td>Windows + WSL + Linux</td></tr><tr><td>RDNA 1</td><td>Radeon™ RX 5000 シリーズ</td><td>gfx1010, gfx1012</td><td>Vulkan 推論</td><td>Windows + WSL + Linux</td></tr><tr><td>CDNA 4</td><td>Instinct™ MI350 シリーズ GPU</td><td>gfx950</td><td>完全</td><td>Linux のみ</td></tr><tr><td>CDNA 3</td><td>Instinct™ MI300 シリーズ GPU</td><td>gfx940, gfx941, gfx942</td><td>完全</td><td>Linux のみ</td></tr><tr><td>CDNA 2</td><td>Instinct™ MI200 シリーズ GPU</td><td>gfx90a</td><td>完全</td><td>Linux のみ</td></tr><tr><td>CDNA 1</td><td>Instinct™ MI100 シリーズ GPU</td><td>gfx908</td><td>完全</td><td>Linux のみ</td></tr></tbody></table>

現在、より多くの AMD GPU のサポートに積極的に取り組んでいますが、残念ながら古いものには私たちが対応するために必要なハードウェアサポートがありません。

### :desktop: AMD で Unsloth を使うためのガイド

インストール後、ブラウザで Unsloth Studio を開けます。そこから AMD ハードウェア上でローカル LLM を自動的に実行し、ファインチューニングできます。詳細なインストール手順は下記を参照してください：

{% columns %}
{% column width="50%" %} <a href="/docs/jp/meru/install/amd.md" class="button primary">AMD インストールガイド</a><a href="/docs/jp/xin-zhe/studio/install.md" class="button primary">Unsloth Studio をインストール</a>

開始するには、モデル、データセット、学習設定を選択します。たとえば、コンテキスト長約16k、LoRA rank 16、学習率 0.0002、最大30ステップで、Gemma 4 12B に対する QLoRA 4-bit ファインチューニングを実行できます。
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F2GbvLBqN03qsvh5N9Uq1%2Fft%20studio.png?alt=media&amp;token=71fd643b-32f1-4f7f-8183-1e1fa97e80c0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}
Unsloth Studio のファインチューニング画面は完全にカスタマイズ可能で、モデル、データセット、学習パラメータを設定できます。学習中は、損失、RAM と VRAM 使用量、マルチ GPU 対応を含む進捗をリアルタイムで追跡します。学習が始まると、進捗がリアルタイムでプロットされます。

学習後は履歴を開いて、過去および進行中の学習セッションを確認できます。ファインチューニング済みモデルを選択して、過去の学習ログを表示します：
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FhATsVSzX50cDHFtnfRAN%2Fimage.png?alt=media&amp;token=ce89695a-1579-4ae5-8423-e3ddace69f8e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

<div align="left"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fxm20hpZ7TK1y3xrzN6vp%2Fimage.png?alt=media&amp;token=77d9959c-4415-4f49-9413-684e83a3f4b8" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

{% columns %}
{% column %}
学習が完了したら、モデルを GGUF、統合済み model safetensors、または LoRA Adapter としてエクスポートし、Hugging Face、llama.cpp、vLLM、または Unsloth でデプロイできます。GGUF エクスポートでは、Unsloth は gfx アーキテクチャに合わせた AMD 対応の llama.cpp ROCm プリビルトを使用し、利用可能なプリビルトがない場合はソースからのコンパイルをフォールバックとして使います。エクスポートが完了すると、エクスポート成功のメッセージが表示されます。また、モデルを直接 Hugging Face Hub にプッシュすることもできます。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FDVdUSCq0apPcx5mU2AYq%2Fimage.png?alt=media&amp;token=481db1ed-bae7-44c5-976e-2f5e85f886b6" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}
モデルを好みの形式にエクスポートし、どこへでもデプロイできます。エクスポート後は、New Chat または Recents のモデルドロップダウン内の Fine-tuned セクションからファインチューニング済みモデルを読み込めます。

ドロップダウンからファインチューニング済みモデルを選択し、Unsloth 内で直接チャットできます。これで、New Chat、Recents、Projects で学習済みまたはダウンロード済みのモデルを使えます。最高の体験のために think、code、search のトグルを有効にし、 [Unsloth Studio Chat](https://unsloth.ai/docs/new/studio/chat) の docs を参照してください。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FRcgOQ8zbfLAYhypopa0V%2Fimage.png?alt=media&amp;token=393d9bb3-1eb7-4171-9dd3-ef0377a176d5" alt="" width="407"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

そして最後に、Unsloth 内で新しくファインチューニングしたモデルと直接チャットできます！

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FCGaDuaOaNNzd6NrtpnD5%2Funsloth%20studio%20chat%20screenshot.png?alt=media&amp;token=d179749f-f027-4ab4-8082-f1c87b8a59be" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

vLLM のログのように、ターミナル内でスループットと生成トークン/秒も監視できます。 `"gen_tok_s"` 、つまりトークン/秒で、 `"prompt_tok_s"` 、つまりプロンプト処理です。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F0wOZYG4Y72hZInt9BBjk%2Fthroughput.png?alt=media&amp;token=102dcc3a-75e6-4b7e-9631-4cd3115f7df9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### :mobile\_phone:スマホでの Unsloth とリモート HTTPS トンネリング

私たちは **無料の** Cloudflare HTTPS トンネルを Unsloth 用に追加しました（LM Link に似ています）。これにより、リンクや別のコンピュータを使って、スマホ（iPhone、Android など、どんなスマホでも！）から Unsloth でモデルをリモートでチャット/学習できます。これは Mac、Linux、WSL、Windows デバイスで動作します。

* スマホから学習 & ファインチューニング / **ライブ学習損失ログ付きでリモート実行** — 中止または再学習！
* どこからでもブラウザで、ツール呼び出しとライブストリーミング付きでチャットできます。
* 実際の **対話可能な HTML キャンバス** 出力をそのままスマホで表示 - LLM が作ったゲームを遊べます！

<div><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FfuLfgQ7m7gB5IK8fZdDo%2Fphone%20inference.png?alt=media&amp;token=a7aec44c-02b8-483d-ab5b-7268f802a3e9" alt="" width="188"><figcaption><p>リモートでチャット！</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlmeAQLZAFGGy21rDmBUn%2Fphone%20thinking.png?alt=media&amp;token=6f0fe9a6-c849-4ff0-bd7d-dea8dbffd222" alt="" width="188"><figcaption><p>ライブ推論 + ツール呼び出し</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FEQWneGD6ncfYTe6NugtO%2Fphone%20training%20logs.png?alt=media&amp;token=1c830286-f6bc-472c-8915-3f45daadb0a9" alt="" width="188"><figcaption><p>リモート学習ログ！</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fz1JnnGZmO5aWy57dK1w1%2Fphone%20flappy%20bird.png?alt=media&amp;token=b31fd81d-eb97-4c55-a93c-1e5f5742557a" alt="" width="188"><figcaption><p>スマホ上でライブ HTML を実行</p></figcaption></figure></div>

セットアップするには、まず Unsloth をインストールした後にターミナルで `unsloth studio --secure` と入力してください。HTTPS リンクに未認証の人がアクセスできないよう、パスワードを設定しましょう！

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQfRsJGUWXMCGYczt1G0K%2Fsecure%20login%20password.png?alt=media&amp;token=23f3976b-4e23-49da-a95c-e32fb53952f0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

その後、ログでは <mark style="color:$success;">**緑の Cloudflare リンク**</mark> を使って、スマホや任意のリモートデバイスでこれを入力してください！

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F5UifJGPRo0GfSbm8UeAG%2Fsecure%20terminal%20link.png?alt=media&amp;token=8da77481-a380-4f26-af9f-c31342992d41" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

これで完了です！Unsloth Studio を起動したターミナルで CTRL+C することで、ライブ HTTPS 配信リンクをいつでも監視/中止できます！

<div><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FDYsI12Qy2lN1TuNu8HrJ%2Fphone%20model%20select.png?alt=media&amp;token=05891101-47cd-430b-9a76-698ccca60246" alt="" width="188"><figcaption><p>推論設定を編集</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fi9RMJOuSJCZ0eTGr4iIJ%2Fphone%20extra%20optios.png?alt=media&amp;token=5fa1d410-9d5d-4964-8d51-c1f3e82ac213" alt="" width="188"><figcaption><p>temp、top_p、ctx 長を編集</p></figcaption></figure> <figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FgNBUBdVsZ08XfJtDv5Ux%2Fphone%20canvas.png?alt=media&amp;token=207ff0e7-9653-4181-9344-6fab86bc2b9a" alt="" width="188"><figcaption><p>キャンバスが HTML を自動レンダリングします！</p></figcaption></figure></div>

### :question:AMD サポートが Unsloth にどう組み込まれたか

Unsloth のカスタムカーネルは、AMD チームとの緊密な協力のもと AMD へ移植されました。そのために、インストーラー、ハードウェア検出、ランタイムルーティング、監視、プリビルト資産の選択にわたる変更が必要でした。

* **ROCm カーネル：** RDNA と CDNA 向けに調整された HIP/Triton の移植版で、アーキテクチャ固有の精度、性能、安定性の修正を含みます。（[#2520](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/2520))
* **4-bit 学習：** Radeon と CDNA GPU 向けの bitsandbytes ベース QLoRA サポート。（[#3748](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/3748))
* **自動セットアップ：** 堅牢な AMD GPU 検出と、修復やプラットフォーム保護を含む適切な ROCm PyTorch wheel のインストール。（[#4770](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/4770))
* **Windows と Strix Halo：** ネイティブ Windows ROCm インストール、ランタイム互換性パッチ、ユニファイドメモリの報告、WSL サポート。（[#5301](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5301), [#6227](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/6227))
* **ROCm 推論：** アーキテクチャ固有の llama.cpp プリビルト、ソースビルドのフォールバック、AMD VRAM 検出、監視。（[#5172](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5172))

### :clock1: 今後の作業

AMD がうまく動作するよう協力してくださった AMD チームに心から感謝します！今後の優先事項は次のとおりです：

* AMD チームとの継続的な開発と連携。
* AMD Strix Halo と Radeon Lab のハードウェアを使ったハードウェアバックエンド CI/CD の拡張。
* 新しい AMD GPU カードとアーキテクチャの登場に合わせたサポート。
* より明確なマルチ GPU ガイダンス：AMD の分散学習は現在 Linux のみ対応です。Linux では ROCm が RCCL を使うため、分散学習は動作します。Windows では、AMD ROCm はまだ GPU 集団通信バックエンドを提供しておらず、 [TheRock #5694](https://github.com/ROCm/TheRock/pull/5694)時点では GLOO/CPU のみのサポートです。AMD のマルチ GPU 学習を行う予定なら Linux を使ってください。
* ROCm スタックに関するさらなる高速化の最適化。

### :love\_letter: 協力してくれた AMD に感謝します！

このリリースで私たちと協力してくださった AMD チームと素晴らしい Unsloth コミュニティの皆さん、本当にありがとうございます。この AMD サポートを Unsloth で素晴らしく動作させるために協力してくださった Strahinja Stamenkovic、Filip Jankovic、Iswarya Alex、Yue Yuan Bill He、Eda Zhou、Mahdi Ghodsi、Guruprasad、そして AMD チーム全体に感謝します！また、テストとデバッグで協力してくれたコミュニティメンバー Nate、UBER6、AiwendilOfMirk...、Gene、Jimster480、VELICAN、Vintheboy、archmaker、BichonFriseMax、Calandracas、Chigoma333、Edd、electroglyph、jslowbell、mk 27B UD-、Satyam、snapcast3r、TotoMC にも大きな感謝を！

AMD 上で Unsloth を使う簡単な方法は [AMD Developer Cloud](https://www.amd.com/en/developer/resources/cloud-access/amd-developer-cloud.html)を使うことです。192GB VRAM を備えた MI300X GPU 搭載のワンクリックノートブックが利用できます。AMD はまた、 [AMD AI Developer Program](https://www.amd.com/en/developer/ai-dev-program.html)を通じて無料クレジットも提供しています。Unsloth ノートブックを実行するには、 [unslothai/notebooks](https://github.com/unslothai/notebooks) の任意の AMD ノートブックを使い、ノートブックのパスは同じなので GitHub ドメインを AMD Developer Cloud の URL に置き換えてください。

ヘルプが必要ですか、またはフィードバックを共有したいですか？私たちの [Discord](https://discord.com/invite/unsloth)に参加する、 [AMD docs](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/amd)を読む、 [GitHub](https://github.com/unslothai/unsloth/issues)で issue や PR を開く、または私たちの [Reddit r/unsloth](https://www.reddit.com/r/unsloth/).


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If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/amd.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.