# Unsloth と Colab GPU を使って VS Code で LLM をファインチューニングする方法
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](https://github.com/unslothai/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](https://unsloth.ai/docs/jp/meru/unsloth-notebooks) 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](#video-tutorial).
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### 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](https://code.visualstudio.com/)。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）
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#### 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
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#### 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](https://github.com/unslothai/notebooks):
```bash
git clone https://github.com/unslothai/notebooks
cd notebooks/nb
```
2. 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](https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/embedding-finetuning), [TTS](https://unsloth.ai/docs/jp/ji-ben/text-to-speech-tts-fine-tuning)。例えば、Qwen3-4B RL を使用します： `nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb`
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#### 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**
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#### 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
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#### 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）
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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。
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#### 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。
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#### 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](https://unsloth.ai/docs/jp/meru/fine-tuning-llms-guide) または [強化学習](https://unsloth.ai/docs/jp/meru/reinforcement-learning-rl-guide) ガイドを参照してください。
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### ビデオチュートリアル
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### トラブルシューティング
#### Colab サーバーが切断された後、ノートブックが新しいサーバーで動かない
**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](https://github.com/googlecolab/colab-vscode/issues/200).
**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。
#### GPU を選択できない（CPU のみ表示される）
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。
#### すべては正常に動作したが、再接続後にパッケージが「消えた」
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。