UnslothとGoogle Colabを通じて、Visual Studio Code内で直接モデルをファインチューニングするガイド。
これで Visual Studio Code (VS Code) から直接、ローカルまたは Google Colab の拡張機能を使って LLM をファインチューニングできるようになりました。このガイドでは、オープンソースのトレーニング リポジトリ: Unslothを使用して、任意の ファインチューニングノートブック を VS Code で Colab ランタイムに接続し、ローカルや無料の Colab GPU で学習できるようにする方法を説明します。ビデオチュートリアルも こちら.
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）
開く 拡張機能 を VS Code で（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X)
Ctrl+Shift+X
Cmd+Shift+X
検索する 「Colab」 をインストールし、 Google Colab 拡張機能
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
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
nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb
ノートブックのツールバーで、 Select Kernelをクリックし、次に Colab
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
クリック + Add New Colab Server
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
に設定する Hardware accelerator を GPU
GPU タイプを選択します（例えば利用可能であれば T4など）
サーバーに名前を付けます（任意の名前で構いません）
注意: GPU の利用可否は Colab プランと現在のキャパシティに依存します。GPU オプションが見つからない場合は、以下のトラブルシューティングを参照してください。
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。
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。
何が起きているか： ノートブックが開いたまま Colab サーバーが切断されると、再接続後に VS Code が不正なカーネル／ランタイム状態のまま固まることがあります。関連する GitHub issue.
修正方法： ノートブックタブを完全に閉じてから、ノートブックを再度開いてください。
考えられる原因と対処法：
Colab 無料枠のキャパシティ： GPU が一時的に利用できない可能性があります → 後でもう一度試してください。
実際には Colab ランタイムに接続されていない： 再確認してください Select Kernel → Colab を選び、Colab サーバーがアクティブであることを確認してください。
アカウント／地域の制限や上限に達している： 待つか、別の Google アカウント／プランを使用する必要があるかもしれません。
Colab ランタイムは エフェメラル（短命）です。サーバーが再起動したときは、通常セットアップ／インストールセル（多くの場合ノートブックの最初の数セル）を再実行する必要があります。
最終更新 5 か月前
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