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desktop-arrow-down通过 pip 和 uv 安装 Unsloth

要通过 Pip 在本地安装 Unsloth，请按照以下步骤操作：

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推荐的安装方法

使用 pip 安装（推荐）以获取最新的 pip 版本：

pip install unsloth

使用方法 uv:

pip install --upgrade pip && pip install uv
uv pip install unsloth

安装方法 vLLM 和 Unsloth 一起，执行：

uv pip install unsloth vllm

要安装 Unsloth 的最新主分支 ，请执行：

pip install unsloth
pip uninstall unsloth unsloth_zoo -y && pip install --no-deps git+https://github.com/unslothai/unsloth_zoo.git && pip install --no-deps git+https://github.com/unslothai/unsloth.git

关于 venv 和虚拟环境安装 为将安装隔离以避免破坏系统包，并减少对系统的不可修复损害，请使用 venv：

apt install python3.10-venv python3.11-venv python3.12-venv python3.13-venv -y
python -m venv unsloth_env
source unsloth_env/bin/activate
pip install --upgrade pip && pip install uv
uv pip install unsloth

如果你在 Jupyter、Colab 或其他笔记本中安装 Unsloth，请确保在命令前加上 !。在使用终端时不需要这样做

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现在支持 Python 3.13 了！

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卸载或重新安装

如果你仍然遇到 Unsloth 的依赖问题，许多用户通过强制卸载并重新安装 Unsloth 解决了问题：

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高级 Pip 安装

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不要 使用 如果你有 Conda.

Pip 要复杂一些，因为存在依赖问题。对于 torch 2.2、2.3、2.4、2.5 和 CUDA 版本，pip 命令有所不同。

对于其他 torch 版本，我们支持 torch211, torch212, torch220, torch230, torch240 对于 CUDA 版本，我们支持 cu118 和 cu121 和 cu124。对于 Ampere 设备（A100、H100、RTX3090）及更高版本，使用 cu118-ampere 或 cu121-ampere 或 cu124-ampere.

例如，如果你有 torch 2.4 和 CUDA 12.1，使用：

另一个例子，如果你有 torch 2.5 和 CUDA 12.4，使用：

以及其他示例：

或者，在终端运行下面的命令以获取 最佳的 pip 安装命令：

或者，在 Python 交互式解释器中手动运行下面的代码：

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这有帮助吗？