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# Unsloth 要求
这里列出了 Unsloth 的要求，包括系统和 GPU VRAM 要求。
Unsloth 可通过三种方式使用：我们的 [Unsloth Desktop](/docs/zh/desktop.md) 应用，我们的 [Unsloth Studio](/docs/zh/xin/studio/install.md) 网页 UI，或通过 [Unsloth Core](#unsloth-core-requirements)，原始的基于代码版本。每种方式有不同的要求。
## **Unsloth 要求**
* **Mac：** 训练、MLX 和 GGUF 推理全部支持。
* **CPU：即使没有 GPU，Unsloth 仍可运行**，用于聊天 + 数据配方。
* **训练：** 适用于 **NVIDIA**, **AMD**, **Intel** GPU 和 **Mac** 设备
### :windows: Windows**s**
Unsloth Studio 可直接在 Windows 上运行，无需 WSL。要训练模型，请确保你的系统满足以下要求：
**要求**
* Windows 10 或 Windows 11（64 位）
* 已安装驱动的 NVIDIA GPU
* **App Installer** （包含 `winget`): [这里](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/msix/app-installer/install-update-app-installer)
* **Git**: `winget install --id Git.Git -e --source winget`
* **Python**：版本 3.11 到 3.14 之前（不含 3.14）
* 请在 Python 环境中工作，例如 **uv**, **venv**，或 **conda/mamba**
### :apple: MacOS
Unsloth Studio 可在 MacOS 设备上运行，并完整支持训练、MLX 和 GGUF 推理。
* macOS 12 Monterey 或更新版本（Intel 或 Apple Silicon）
* 安装 Homebrew： [这里](https://brew.sh/)
* Git： `brew install git`
* cmake： `brew install cmake`
* openssl： `brew install openssl`
* Python：版本 3.11 到 3.14 之前（不含 3.14）
* 请在 Python 环境中工作，例如 **uv**, **venv**，或 **conda/mamba**
### :linux: Linux 与 WSL
* Ubuntu 20.04+ 或类似发行版（64 位）
* 已安装驱动的 NVIDIA GPU
* CUDA 工具包（推荐 12.4+，blackwell 使用 12.8+）
* Git： `sudo apt install git`
* Python：版本 3.11 到 3.14 之前（不含 3.14）
* 请在 Python 环境中工作，例如 **uv**, **venv**，或 **conda/mamba**
### :microchip: 仅 CPU
Unsloth Studio 支持 CPU 设备用于 [聊天](#run-models-locally) 适用于 GGUF 模型以及 [数据配方](/docs/zh/xin/studio/data-recipe.md) ([导出](/docs/zh/xin/studio/export.md) （即将推出）
* 与上面 Linux（除 NVIDIA GPU 驱动外）和 MacOS 所列相同。
### **训练**
Unsloth Studio 训练目前支持 NVIDIA、 [AMD](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/amd.md)、MLX、Intel 设备。你仍然可以使用 [原始的 Unsloth Core](#unsloth-requirements) 在 AMD 和 Intel 设备上进行训练。 **需要 Python 3.11–3.13** 。
| 要求 | Linux / WSL | Windows |
| ------------ | ----------------------------- | ------------------------------ |
| **Git** | 通常已预装 | 由安装脚本安装（`winget`) |
| **CMake** | 已预装或 `sudo apt install cmake` | 由安装脚本安装（`winget`) |
| **C++ 编译器** | `build-essential` | Visual Studio Build Tools 2022 |
| **CUDA 工具包** | 可选； `nvcc` 自动检测 | 由安装脚本安装（与驱动匹配） |
## Unsloth Core 要求
* **操作系统**：可在 Linux 和 [Windows](https://docs.unsloth.ai/get-started/install-and-update/windows-installation)
* 支持自 2018+ 起的 NVIDIA GPU，包括 [Blackwell RTX 50](/docs/zh/bo-ke/fine-tuning-llms-with-blackwell-rtx-50-series-and-unsloth.md) 和 [DGX Spark](/docs/zh/bo-ke/fine-tuning-llms-with-nvidia-dgx-spark-and-unsloth.md)
* 最低 CUDA 计算能力 7.0（V100、T4、Titan V、RTX 20 和 50、A100、H100、L40 等） [检查你的 GPU！](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) GTX 1070、1080 可用，但速度较慢。
* 官方 [Unsloth Docker 镜像](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` 可在 Docker Hub 上获取
* [Docker](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/docker.md)
* Unsloth 适用于 [AMD](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/amd.md) 和 [Intel](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/intel.md) GPU（请遵循我们的 [特定指南](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install.md)）。Apple/Silicon/MLX 正在开发中
* 你的设备应具备 `xformers`, `torch`, `BitsandBytes` 和 `triton` 支持。
* 如果你的 torch、transformers 等版本不同， `pip install unsloth` 将自动安装这些库的最新版本，因此你无需担心版本兼容性。
{% hint style="info" %}
支持 Python 3.13！
{% endhint %}
### 微调 VRAM 要求：
使用 Unsloth 进行 LLM 微调需要多少 GPU 显存？
{% hint style="info" %}
当你 OOM 或内存不足时，常见原因是 batch size 设得太高。将其设为 1、2 或 3 以使用更少的 VRAM。
**有关上下文长度基准，请参见** [**这里**](/docs/zh/ji-chu/unsloth-benchmarks.md#context-length-benchmarks)**.**
{% endhint %}
请查看此表，其中按模型参数和微调方法排序的 VRAM 要求。QLoRA 使用 4 位，LoRA 使用 16 位。请注意，某些模型有时会需要更多 VRAM，因此这些数字只是绝对最低值：
| 模型参数 | QLoRA（4 位）VRAM | LoRA（16 位）VRAM |
| ---- | -------------- | -------------- |
| 3B | 3.5 GB | 8 GB |
| 7B | 5 GB | 19 GB |
| 8B | 6 GB | 22 GB |
| 9B | 6.5 GB | 24 GB |
| 11B | 7.5 GB | 29 GB |
| 14B | 8.5 GB | 33 GB |
| 27B | 22GB | 64GB |
| 32B | 26 GB | 76 GB |
| 40B | 30GB | 96GB |
| 70B | 41 GB | 164 GB |
| 81B | 48GB | 192GB |
| 90B | 53GB | 212GB |
| 405B | 237 GB | 950 GB |
---
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