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# UnslothでAMD GPU上でモデルを学習・実行する

Unsloth は AMD ハードウェアを正式にサポートするようになり、AMD GPU 上でモデルのローカル実行、学習、ファインチューニング、RL、デプロイが簡単にできるようになりました。完全オープンソースです。 [Unsloth](/docs/jp/desktop.md) は Windows、WSL、Linux 上で動作し、RDNA 1〜4、Radeon RX 9000 および 7000 シリーズ GPU、Instinct MI350 と MI300 のデータセンター向け GPU、Vulkan、Strix Halo 搭載 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 使用量 70% 削減の学習を実現しました。GPU を持っていなくても、Unsloth は次のモデルに対するネイティブ AMD 推論を引き続きサポートします。 [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、その他のモデル。

<a href="/docs/jp/ji-chu/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-chu/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日アップデート:** 追加: **RDNA 1、2、Gorgon Halo、Vulkan サポート** + AMD GPU で GPU を検出できない不具合を修正。\
RDNA4 の改善、HIP / ROCm の失敗に対する自動修復と検出を強化。
{% endhint %}

AMD に 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/linux" class="button secondary" data-icon="linux">Linux 用をダウンロード</a>\
\
手動インストール:

**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ので、GPU がなく CPU のみでも、Unsloth でモデルを実行できます。Unsloth を使うと、次のものが得られます:

* [**ツール呼び出しの修復**](/docs/jp/shii/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling) **推論時に精度を50%向上**、無制限の無料 [Web 検索](/docs/jp/shii/studio/chat.md#advanced-web-search)、HTML キャンバス、 [**Cloudflare 経由の安全な HTTPS デプロイ**](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) と [コード実行](/docs/jp/shii/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) すべてをこなします。
* **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、数値アルゴリズム、メモリ最適化により、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 **VRAM 使用量を 80% 削減** [**強化学習**](/docs/jp/meru/reinforcement-learning-rl-guide/grpo-long-context.md) 、たとえば GRPO など。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 および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/tong-he/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-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md), [Hermes](/docs/jp/tong-he/hermes-agent.md), [OpenClaw](/docs/jp/tong-he/openclaw.md) など。
* ほぼ **すべてのモデル**に対する推論と学習をサポートし、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) などを含みます！
* AMD のマルチ GPU サポート + VRAM/RAM 追跡。 `llama.cpp` ROCm の事前ビルドを毎日提供しているので、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 の事前ビルド、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。AMD 向けの最適化と修正もまとめて提供します。より [詳しいガイドはこちら](#guide-to-using-unsloth-on-amd) で詳細を確認できます。

Windows と WSL の利用者向けに Unsloth のインストールをシームレスにしましたが、最も幅広くサポートされるため、基本的には Linux を直接使うことを推奨します。Unsloth は MacOS、Linux、 [Windows](/docs/jp/meru/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/jp/meru/install/pip-install.md)、Intel、CPU 構成をサポートします。以下を参照してください: [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 の事前ビルドなどを自動インストールします！

#### リモートから Unsloth にアクセスする

また、 [Cloudflare HTTPS トンネリング](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) を無料で有効化しました。これにより、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 の Windows マシンに Unsloth をインストールする</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### :inbox\_tray: Unsloth ノートブックのインストール & pip install

素の Unsloth ノートブックを使いたい場合は、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。必ず[AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md) インストールガイドを読んでください！PyTorch と ROCm のインストール手順に従ったら、次を実行します:

{% 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:Unsloth Start

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Unsloth Start](/docs/jp/tong-he/unsloth-start.md) では [Claude Code](/docs/jp/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md) や他のエージェントをローカルモデルに `unsloth start` コマンドで接続できます。

Unsloth を起動し、プロジェクトフォルダを開いて、次を実行します:

{% code overflow="wrap" %}

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

{% endcode %}

置き換える `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 の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>Codex が unsloth/gemma-4-E2B-it dynamic 4bit を実行中</p></figcaption></figure></div>

### :bar\_chart: AMD 分析

私たちは、AMD 以外の GPU 向けに行ってきた多くの最適化を AMD GPU にも移植し、AMD GPU を最大限活かせるようにしました！Windows デバイス上で AMD の学習を動かし、ほぼすべての AMD デバイス間で互換性を確保するのは大変な作業でしたが、現時点の状態には満足しています。私たちは現在も AMD GPU をさらに良くするために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 での RL 中、Unsloth は **重み共有** をサポートします。これは [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 **vLLM によりメモリ使用量を半分にし** 、モデルへの vLLM の割り当てへ直接アクセスすることで実現しています。

LoRA と QLoRA の間、下のように LoRA 重みのマージとデ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。なぜなら **IEEE 浮動小数点は丸めのため可換ではないからです**。W が BF16 のとき、他の RL エンジンで行われるような減算で微妙な差が生じます。つまり IEEE の世界では:

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

そして W が bfloat16 で仮数ビットが少ない場合、 **小さな数を 0 に丸めます**。LoRA 中は A と B が float32 なので、マージとデマージを繰り返すと W は時間とともにずれていく可能性があります。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 vLLM を使いますが、Unsloth は生成側により多くの処理を移しつつ、学習をおよそ2倍高速化します。

3 つのベンチマークはすべて再現可能です。同じシード、同じトークン予算で、両方のスタックで損失曲線が一致します。
{% endcolumn %}

{% column %}

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

#### より高速でメモリ効率の高い学習

Llama-3.1-8B LoRA SFT（batch 2 x grad-accum 4 x 2048 = 16,384 tokens/step、パック済み）では、Unsloth は 2.07 s/step、TRL + FA2 は 2.87 s/step で学習し、ピークは 18.3 GB に対して 24.3 GB です。つまり 1.39 倍高速で、メモリ使用量は 1.33 倍少なく、精度の変化はありません。さらに改善する予定です！

<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>

メモリ削減はピーク値が低いだけではなく、実行全体を通して維持されます。0.1 秒ごとに割り当て済み VRAM をサンプリングすると、Unsloth は最後まで低く安定したままですが、他の構成 + FA2 はほぼ各ステップで 22.8 GB 付近までスパイクし、完了までより長くかかります（同じ 25 ステップで 75 秒対 56 秒）。

### :sparkles:サポート対象の 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、以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示しています。

<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>完全</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>

### :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以下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/shii/studio/install.md" class="button primary">Unsloth Studio をインストール</a>

モデル、データセット、トレーニング設定を選択して開始します。例えば、Gemma 4 12B に対して、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 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、loss、RAM と VRAM の使用量、マルチ GPU 対応を含め、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、過去と現在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した任意のモデルを選択して、過去の学習ログを表示できます:
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%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、マージ済みモデルの 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 のエクスポートでは、Unsloth は AMD 対応の llama.cpp ROCm 事前ビルドを使用し、gfx アーキテクチャに合わせます。事前ビルドがない場合はソースからのコンパイルにフォールバックします。エクスポートが完了すると、「Export finished successfully」と表示されます。モデルを Hugging Face Hub に直接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て、どこに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にある 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みます。

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び、Unsloth 内で直接チャットできます。これで、学習済みまたはダウンロード済みのモデルを New Chat、Recents、Projects で使えます。最高の体験のために think、code、search のトグルを有効にし、 [Unsloth Studio チャット](https://unsloth.ai/docs/new/studio/chat) のドキュメントで詳細を確認してください。
{% 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、ファインチューニングしたばかりのモデルと Unsloth 内で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 generation tokens / s も監視できます。 `"gen_tok_s"` これは tokens / s で、 `"prompt_tok_s"` これは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 に追加しました（LM Link に似ています）。これにより、リンクまたは別のコンピューター経由で、スマホ（iPhone、Android - どんなスマホでも！）から Unsloth を使って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 loss ログ付きでリモート実行** - キャンセルまたは再学習！
* 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 が作ったゲームで遊べます！

<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>

設定するには、まず Unsloth をインストールした後、ターミナルで次を入力します `unsloth studio --secure` 。パスワードを設定して、許可されていない人が HTTPS リンクにアクセスできないようにしてください！

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

次にログで、 <mark style="color:$success;">**緑色の Cloudflare リンク**</mark> を使い、これをスマホまたは任意のリモートデバイスで開きます！

<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 すれば、ライブ HTTPS 提供リンクをいつでも監視 / キャンセルできます！

<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 length 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:Unsloth の AMD サポートがどのように構築されたか

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 に移植されました。そのために、インストーラ、ハードウェア検出、ランタイムルーティング、監視、事前ビルド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 ポートで、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 および 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、正しい ROCm PyTorch wheel のインストール。修復とプラットフォーム保護も含みます。（[#4770](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/4770))
* **Windows と Strix Halo:** ネイティブ Windows での ROCm インストール、ランタイム互換パッチ、統合メモリ報告、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 事前ビルド、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 チームの皆さん、AMD をうまく動かすために協力してくださって本当にありがとうございます！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 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が登場次第、それらへのサポート。
* 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 集団バックエンドを提供しておらず、現在のところ GLOO/CPU のみ対応です [TheRock #5694](https://github.com/ROCm/TheRock/pull/5694)、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速度最適化。

### :love\_letter: AMD との協力に感謝します！

このリリースで AMD チームと素晴らしい Unsloth コミュニティの皆さんが協力してくださったことに心から感謝します。Strahinja Stamenkovic、Filip Jankovic、Iswarya Alex、Yue Yuan Bill He、Eda Zhou、Mahdi Ghodsi、Guruprasad をはじめ AMD チーム全体が、AMD サポートを Unsloth でうまく機能させるために協力してくださったことに感謝します！また、Nate、UBER6、AiwendilOfMirk...、Gene、Jimster480、VELICAN、Vintheboy、archmaker、BichonFriseMax、Calandracas、Chigoma333、Edd、electroglyph、jslowbell、mk 27B UD-、Satyam、snapcast3r、TotoMC など、テストとデバッグに協力してくれたコミュニティメンバーにも大きな感謝を送ります。

AMD 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)を通じてです。192GB VRAM 搭載の MI300X GPU を使ったワンクリックノートブックが利用できます。AMD はさらに [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、GitHub ドメインを AMD Developer Cloud の URL に置き換えてください。ノートブックのパスは同じだからです。

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？ [Discord](https://discord.com/invite/unsloth)に参加するか、 [AMD docs](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/amd)を読むか、 [GitHub](https://github.com/unslothai/unsloth/issues)で issue や PR を作成するか、 [Reddit r/unsloth に投稿してください](https://www.reddit.com/r/unsloth/).


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