> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/zh/ji-chu/amd.md).

# 使用 Unsloth 在 AMD GPU 上训练和运行模型

Unsloth 现已正式支持 AMD 硬件，让你可以轻松在 AMD GPU 上本地运行、训练、微调、做 RL 以及部署模型。完全开源， [Unsloth Studio](/docs/zh/xin/studio.md) 可在 Windows、WSL 和 Linux 上运行，并支持 AMD 的 Radeon RX 9000、7000 系列、Instinct MI350 和 MI300 数据中心 GPU、Vulkan、搭载 Strix Halo 的 Ryzen AI Max 系统等。

我们与 [AMD](https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/train-and-run-models-on-amd-gpus-with-unsloth.html) 以及我们的社区合作，实现了所有模型最高 2 倍的训练速度提升，并将 VRAM 用量减少 70%，且不损失准确率。如果你没有 GPU，Unsloth 仍支持 AMD 原生推理，适用于 [Qwen3.6](/docs/zh/mo-xing/qwen3.6.md), [Gemma 4](/docs/zh/mo-xing/gemma-4.md)、DeepSeek-V4、GLM 5.2、DiffusionGemma、Kimi K2.7 以及其他模型。

<a href="/pages/6eeaac81e7a7e3da5e7f0f844d5686500ef20959#installing-unsloth-on-amd" class="button primary" data-icon="bolt">快速开始</a><a href="/pages/6eeaac81e7a7e3da5e7f0f844d5686500ef20959#id-2x-faster-training-and-50-more-accurate-tool-calls" class="button secondary" data-icon="star">功能</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">Github</a>

{% hint style="success" %}
**7月23日更新：** 新增 **RDNA2、Gorgon Halo、Vulkan 支持** + 修复了在 AMD GPU 上无法检测 GPU 的问题。\
改进了 RDNA4、HIP / ROCm 失败的自动修复与捕获。
{% endhint %}

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
要在 AMD 上安装 Unsloth Studio，请运行：

**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>

{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="/files/34808194c8d909e964b377cfea60b5b02c6a0736" alt=""><figcaption><p>使用 Unsloth 运行的 1-bit GLM-5.2 示例</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### ⭐ 功能

Unsloth 同时支持 AMD 的推理和训练，所以即使你没有 GPU、只有 CPU，也仍然可以使用 Unsloth 运行模型。使用 Unsloth 时，你会获得：

* [**工具调用修复**](/docs/zh/xin/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling) **用于推理，准确率提升 50%**，无限免费 [网页搜索](/docs/zh/xin/studio/chat.md#advanced-web-search)、HTML 画布、 [**通过 Cloudflare 进行安全 HTTPS 部署**](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) 以及 [代码执行](/docs/zh/xin/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) 全部工作。
* **在 8GB VRAM 中训练 Gemma 4 模型** 或在 3GB VRAM 中训练 Qwen3.5。Triton 内核、数学算法和内存技巧让 AMD 在不损失准确率的情况下将 VRAM 用量降低 70%。
* 最高 **可减少 80% 的 VRAM 用量，适用于** [**强化学习**](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/reinforcement-learning-rl-guide/grpo-long-context.md) 例如 GRPO。并通过与 vLLM 共享权重来节省 50% 的内存用量。
* 针对 **RDNA 3** 及更新的 GPU 和数据中心级 GPU 的优化支持。Strix Halo 也已针对 Linux、WSL 和 Windows 进行了优化。

{% columns %}
{% column %}

* [**将**](/docs/zh/ji-cheng/unsloth-start.md) **你的本地模型连接到任何 agent harness**: [Claude Code](/docs/zh/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/zh/ji-chu/codex.md), [Hermes](/docs/zh/ji-cheng/hermes-agent.md), [OpenClaw](/docs/zh/ji-cheng/openclaw.md) 以及更多。
* 支持几乎所有模型的推理和训练， **包括最新的**DeepSeek-V4 [GLM-5.2](/docs/zh/mo-xing/deepseek-v4.md), [Kimi-K2.7](/docs/zh/mo-xing/glm-5.2.md), [MiniMax M3](/docs/zh/mo-xing/kimi-k2.7-code.md), [DiffusionGemma](/docs/zh/mo-xing/minimax-m3.md), [Inkling](/docs/zh/mo-xing/diffusiongemma.md), [以及更多！](/docs/zh/mo-xing/inkling.md) 以及更多！
* AMD 多 GPU 支持 + VRAM/RAM 追踪。 `llama.cpp` ROCm 预编译包每日提供，所以你总能获得最新的模型更新！
  {% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/1bbdb052f36c70a05af0a94756a76e8ee3fc3288" alt="" width="375"><figcaption><p>在 AMD GPU 上运行的 DiffusionGemma</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### ⚡快速开始

Unsloth 会自动安装最适合的 ROCm 构建版 PyTorch、llama.cpp 预编译包、bitsandbytes、ROCm 优化内核和 Triton。我们还会将 AMD 优化和修复一并提供。你可以阅读我们更 [详细指南这里](#guide-to-using-unsloth-on-amd) 了解更多细节。

我们已让 Windows 和 WSL 用户能够无缝安装 Unsloth——但通常建议直接使用 Linux，因为它支持范围最广。Unsloth 支持 MacOS、Linux、 [Windows](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/install/pip-install.md)、Intel 以及 CPU 配置。参见： [Unsloth 要求](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md)。更新也使用相同的命令！

**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 会自动安装 ROCm、PyTorch、自定义 llama.cpp 预编译包等更多内容！

#### 远程访问 Unsloth

我们还启用了 [Cloudflare HTTPS 隧道](#unsloth-on-phones-and-remote-https-tunneling) ，免费使用——因此你可以通过 HTTPS 远程安全访问 Unsloth。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/652fa9a4cbed02fcdbd3201076d4b0c37261e37f" alt=""><figcaption><p>在 AMD Windows 机器上安装 Unsloth</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### :inbox\_tray: 安装 Unsloth Notebooks 和 pip install

如果你只想要普通的 Unsloth notebooks，请查看通用 [AMD](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/install/amd.md) 安装指南。务必阅读[AMD](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/install/amd.md) 安装指南！在你按照指南安装 PyTorch 和 ROCm 之后，再执行：

{% code overflow="wrap" %}

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

{% endcode %}

#### :play\_pause:Unsloth Start

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Unsloth Start](/docs/zh/ji-cheng/unsloth-start.md) 让你可以通过 [Claude Code](/docs/zh/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/zh/ji-chu/codex.md) 以及其他 agent 连接到本地模型，使用 `unsloth start` 命令。&#x20;

启动 Unsloth，打开你的项目文件夹，然后运行：

{% code overflow="wrap" %}

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

{% endcode %}

将 `claude` 替换为下面任意一个 agent：
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="/files/86e035acbaafcca2b57e4bb3f4191ad68bf30547" alt="" width="563"><figcaption><p>Claude Code 在本地运行 Qwen3.5。</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

| Agent                                                              | 命令                       |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| <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 Agent                 | `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="/files/bb99c907e9d0bd9ab04bcee9e00a5a81551ab708" alt=""><figcaption><p>Claude 实例彼此完全隔离</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/49e272fb8cc2ca1f779692d6e1fa70a28f0779d3" alt=""><figcaption><p>Codex 运行 unsloth/gemma-4-E2B-it 动态 4bit</p></figcaption></figure></div>

### :bar\_chart: AMD 分析

我们把为非 AMD GPU 制作的许多优化也移植过来，让 AMD GPU 也能大放异彩！让 AMD 训练在 Windows 设备上运行，并确保几乎所有 AMD 设备的兼容性是相当大的工作量，但我们对当前状态感到满意。我们仍在积极努力让 AMD GPU 变得更好！下面是我们在 AMD MI300X 上进行的一些分析/基准测试。

#### 强化学习：更准确的 LoRA 和 QLoRA

在 AMD 上进行 RL 时，Unsloth 支持 **权重共享** ，与 vLLM 一起，如 [内存高效 RL](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/reinforcement-learning-rl-guide/memory-efficient-rl.md)中所介绍。我们 **将内存用量减半** ，通过直接访问 vLLM 对模型的分配。

在 LoRA 和 QLoRA 过程中，我们也不会像下面这样对 LoRA 权重进行合并和拆分：

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

上述做法会引发问题，因为 **IEEE 浮点数由于舍入不是可结合的**。当 W 处于 BF16 时，这会在做减法时产生细微差异，而其他 RL 引擎也是这样做的。这意味着在 IEEE 的世界里：

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

而当 W 处于只有少量尾数位的 bfloat16 时，它会 **将小数舍入为零**。由于在 LoRA 期间 A 和 B 是 float32，这意味着在合并与拆分后，W 会随着时间漂移。Unsloth 直接使用 vLLM 的 LoRA 路径，因此我们避免了这一点。基础权重从不被编辑，也永远不会漂移。

#### 更快的强化学习

{% columns %}
{% column %}
我们基准测试了其他将 FA2 与 vLLM 同机部署的方案。两者都使用 vLLM 生成，而 Unsloth 将更多步骤转移到生成上，同时让训练大约快 2 倍。

这三个基准测试都可复现：相同的随机种子、相同的 token 预算，并且两套栈之间的损失曲线一致。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/1505d9e3c9c04d3ef1187d350abe52babb8b8c43" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

#### 更快且更省内存的训练

在 Llama-3.1-8B LoRA SFT（batch 2 x grad-accum 4 x 2048 = 16,384 tokens/step，已打包）上，Unsloth 的训练速度为 2.07 s/step，而 TRL + FA2 为 2.87 s/step，峰值内存为 18.3 GB，而后者为 24.3 GB。这意味着速度快 1.39 倍，内存用量少 1.33 倍，且准确率没有变化。我们计划把它做得更好！

<div><figure><img src="/files/49fe96f30d934323ecc583456114ff91c44ef91f" alt=""><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/ed100f03d1319154c966e5e36d06a220f9f1a61b" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

节省的内存不只是峰值更低，而是在整个运行过程中都能保持。
&#x20;每 0.1 秒采样一次已分配 VRAM，Unsloth 在全程都保持平稳且较低，
&#x20;而其他方案 + FA2 几乎每一步都会飙升到 22.8 GB，并且完成时间更长（同样 25 步，75 秒对 56 秒）。

### :sparkles:支持的 AMD 硬件

Unsloth 的 AMD 支持主要面向流行的消费级、工作站和数据中心 GPU。训练、Unsloth Studio 以及 GGUF/llama.cpp 推理支持会因架构而异，因此下表将优化支持与兼容路径分开列出。

| 架构       | 系列                                      | gfx                       | 支持 | 平台                    |
| -------- | --------------------------------------- | ------------------------- | -- | --------------------- |
| RDNA 4   | Radeon™ RX 9000 系列                      | gfx1200, gfx1201          | 完整 | Windows + WSL + Linux |
| RDNA 3.5 | Ryzen AI 300 / Ryzen AI MAX（Strix Halo） | gfx1150, gfx1151, gfx1152 | 完整 | Windows + WSL + Linux |
| RDNA 3   | Radeon™ RX 7000 系列                      | gfx1100, gfx1101, gfx1102 | 完整 | Windows + WSL + Linux |
| RDNA 2   | Radeon™ RX 6000 系列                      | 仅 gfx1030                 | 几乎 | Windows + WSL + Linux |
| CDNA 4   | Instinct™ MI350 系列 GPU                  | gfx950                    | 完整 | 仅 Linux               |
| CDNA 3   | Instinct™ MI300 系列 GPU                  | gfx940, gfx941, gfx942    | 完整 | 仅 Linux               |
| CDNA 2   | Instinct™ MI200 系列 GPU                  | gfx90a                    | 完整 | 仅 Linux               |

我们正在积极支持更多 AMD GPU，但遗憾的是较老的型号不具备我们所需的硬件支持，无法继续适配。

### :desktop: 在 AMD 上使用 Unsloth 的指南

安装后，你可以在浏览器中打开 Unsloth Studio。之后，你可以在 AMD 硬件上自动运行并微调本地 LLM。下面是详细安装说明：

{% columns %}
{% column width="50%" %} <a href="/pages/58db76de3e4da663680e51bb3a7f48ee9575ee07" class="button primary">AMD 安装指南</a><a href="/pages/ef666f465ed5ec55124d17ba90cfb169b4efa95f" class="button primary">安装 Unsloth Studio</a>

选择你的模型、数据集和训练设置即可开始。例如，你可以在 Gemma 4 12B 上运行 QLoRA 4-bit 微调，使用约 16k 的上下文长度、LoRA rank 16、学习率 0.0002，以及最多 30 步。
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}

<figure><img src="/files/1eb05574a19f50d344df763af8cc82f9f18533af" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}
Unsloth Studio 的微调界面完全可自定义，让你配置模型、数据集和训练参数。训练期间，Unsloth 会实时跟踪进度，包括 loss、RAM 和 VRAM 使用情况，以及多 GPU 支持。一旦训练开始，你会看到进度实时绘图。

训练完成后，你可以查看历史记录，了解过去和正在进行的训练会话。从你任何已微调的模型中选择，即可查看过去的训练日志：
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/22464f526abfc8d80301992b4e7cb28ddb15f3d5" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

<div align="left"><figure><img src="/files/d8419358106f9ad0f0bde6ce76d8ff645cd1b0cc" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

{% columns %}
{% column %}
训练完成后，你可以将模型导出为 GGUF、合并后的 safetensors 模型，或 LoRA Adapter，以便与 Hugging Face、llama.cpp、vLLM 或 Unsloth 部署。对于 GGUF 导出，Unsloth 会使用与 AMD 兼容的 llama.cpp ROCm 预编译包，并与你的 gfx 架构匹配；如果没有预编译包，则回退为源码编译。导出完成后，你会看到“导出成功完成”。你也可以直接将模型推送到 Hugging Face Hub。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/fcc48d8f1132879af8ab5b117dfad8e1a16f53f1" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}
将你的模型导出为你偏好的格式，并部署到任何地方。导出后，可在 New Chat 或 Recents 的模型下拉列表中的 Fine-tuned 部分加载你的微调模型。

从下拉列表中选择你微调后的模型，并直接在 Unsloth 中与它聊天。你现在可以在 New Chat、Recents 或 Projects 中使用你训练或下载的模型。开启 think、code 和 search 开关以获得最佳体验，并查看 [Unsloth Studio Chat](https://unsloth.ai/docs/new/studio/chat) 文档了解更多细节。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/aa0ad6c3b4f7aa52a609f07585abda6bfab135c5" alt="" width="407"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

最后，你还可以直接在 Unsloth 中与新微调好的模型聊天！

<figure><img src="/files/d1f3d79a99bcb5539df61fb18f48be38f8972ee9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

你也可以像 vLLM 日志一样，在终端中监控吞吐量以及 generation tokens / s。你会看到 `"gen_tok_s"` 它表示 tokens / s，以及 `"prompt_tok_s"` 它表示提示词处理速度。

<figure><img src="/files/6469fb3858dd77a384ae1e9e34aee4faf18ce52c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### :mobile\_phone:手机上的 Unsloth 和远程 HTTPS 隧道

我们添加了 **免费的** Cloudflare HTTPS 隧道用于 Unsloth（类似 LM Link），因此你可以通过链接或其他任何电脑，在手机上（iPhone、Android——任何手机！）远程使用 Unsloth 聊天 / 训练模型！这适用于 Mac、Linux、WSL 和 Windows 设备。

* 从你的手机训练和微调 / **可远程查看实时训练 loss 日志** - 可取消或重新训练！
* 可在任何地方通过浏览器聊天，支持工具调用和实时流式输出。
* 真正的 **可交互 HTML 画布** 直接在你的手机上输出——玩由 LLM 制作的游戏！

<div><figure><img src="/files/197d751965617577cc7e6e66997ba74816bfcd7c" alt="" width="188"><figcaption><p>远程聊天！</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/fdd87ad30ebb21d7aa1e1ff9606bbafde1acef6a" alt="" width="188"><figcaption><p>实时推理 + 工具调用</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/a1297867e758cf43cbb081c4750c652fed77dc01" alt="" width="188"><figcaption><p>远程训练日志！</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/24a04663101eda5eb79ae74c10e5cabc28b6561d" alt="" width="188"><figcaption><p>在手机中运行实时 HTML</p></figcaption></figure></div>

要设置它，首先在安装 Unsloth 后打开终端，输入 `unsloth studio --secure` 。设置密码，这样未经授权的人就无法访问 HTTPS 链接！

<figure><img src="/files/29b09562d90480fd26060eb33786e16ac48477e0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

然后在日志里——使用 <mark style="color:$success;">**绿色的 Cloudflare 链接**</mark> 并在我们的手机或任何远程设备上输入这个！

<figure><img src="/files/c05d841c0033c96cee0d30c6902f72eef3d68cb7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

然后你就进来了！你始终可以通过在启动 Unsloth Studio 的终端中按 CTRL+C 来监控 / 取消正在运行的 HTTPS 服务链接！

<div><figure><img src="/files/e071ccfe70e01f194a58aadd6b35e3469614e64e" alt="" width="188"><figcaption><p>编辑推理设置</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/65d36ead83806528bb325299f6c6aa3268562a69" alt="" width="188"><figcaption><p>编辑温度、top_p、上下文长度</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/e9a1d50f83889c26997ef8c9fe9c7014fad2dbe9" alt="" width="188"><figcaption><p>Canvas 会自动渲染 HTML！</p></figcaption></figure></div>

### :question:AMD 支持是如何为 Unsloth 构建的

Unsloth 的自定义内核是在与 AMD 团队的紧密合作下移植到 AMD 上的。这需要在安装器、硬件检测、运行时路由、监控以及预编译资源选择等方面进行改动。

* **ROCm 内核：** 针对 RDNA 和 CDNA 调优的 HIP/Triton 移植，包含架构特定的精度、性能和稳定性修复。（[#2520](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/2520))
* **4-bit 训练：** 基于 bitsandbytes 的 Radeon 和 CDNA GPU 的 QLoRA 支持。（[#3748](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/3748))
* **自动设置：** 稳健的 AMD GPU 检测，以及正确的 ROCm PyTorch wheel 安装，包括修复和平台保护措施。（[#4770](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/4770))
* **Windows 和 Strix Halo：** 原生 Windows ROCm 安装、运行时兼容性补丁、统一内存报告，以及 WSL 支持。（[#5301](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5301), [#6227](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/6227))
* **ROCm 推理：** 针对架构特定的 llama.cpp 预编译包、源码构建回退、AMD VRAM 检测和监控。（[#5172](https://github.com/unslothai/unsloth/pull/5172))

### :clock1: 未来工作

非常感谢 AMD 团队与我们合作，让 AMD 运行得如此顺畅！接下来的优先事项包括：

* 持续与 AMD 团队开发和协作。
* 使用 AMD Strix Halo 和 Radeon Lab 硬件扩展硬件后端 CI/CD。
* 在新的 AMD GPU 卡和架构发布时提供支持。
* 更清晰的多 GPU 指南：AMD 分布式训练目前仅支持 Linux。在 Linux 上，ROCm 使用 RCCL，因此分布式训练可用。在 Windows 上，AMD ROCm 目前还未提供 GPU collective 后端，截至 [TheRock #5694](https://github.com/ROCm/TheRock/pull/5694)，如果你计划进行 AMD 多 GPU 训练，请使用 Linux。
* 进一步针对 ROCm 栈进行速度优化。

### :love\_letter: 感谢 AMD 的协作！

非常感谢 AMD 团队和我们出色的 Unsloth 社区与我们合作完成此次发布。我们感谢 Strahinja Stamenkovic、Filip Jankovic、Iswarya Alex、Yue Yuan Bill He、Eda Zhou、Mahdi Ghodsi、Guruprasad 以及整个 AMD 团队，为让 AMD 支持在 Unsloth 中表现出色而共同合作！也非常感谢社区成员：Nate、UBER6、AiwendilOfMirk...、Gene、Jimster480、VELICAN、Vintheboy、archmaker、BichonFriseMax、Calandracas、Chigoma333、Edd、electroglyph、jslowbell、mk 27B UD-、Satyam、snapcast3r、TotoMC 与我们一起测试和调试。

在 AMD 上使用 Unsloth 的一个简单方法是通过 [AMD Developer Cloud](https://www.amd.com/en/developer/resources/cloud-access/amd-developer-cloud.html)，它提供由 MI300X GPU 驱动、拥有 192GB VRAM 的一键式 notebooks。AMD 还通过 [AMD AI Developer Program](https://www.amd.com/en/developer/ai-dev-program.html)提供免费额度。要运行 Unsloth notebook，请使用来自 [unslothai/notebooks](https://github.com/unslothai/notebooks) 的任意 AMD notebook，并将 GitHub 域名替换为 AMD Developer Cloud URL，因为 notebook 路径是相同的。

需要帮助或想分享反馈？你可以加入我们的 [Discord](https://discord.com/invite/unsloth)，阅读 [AMD 文档](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/amd)，在 [GitHub](https://github.com/unslothai/unsloth/issues)上提交 issue 或 PR，或者在我们的 [Reddit r/unsloth](https://www.reddit.com/r/unsloth/).


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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/zh/ji-chu/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.