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# 如何在 VS Code 中使用 Unsloth 和 Colab GPU 微调 LLM
通过 Unsloth 和 Google Colab 在 Visual Studio Code 中直接微调模型的指南。
你现在可以直接从 Visual Studio Code（VSCode）在本地或使用 Google Colab 扩展对 LLM 进行微调。在本指南中，你将学习如何使用开源训练 [仓库：Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth)，以连接任何 [微调笔记本](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/unsloth-notebooks.md) VS Code 中的 Colab 运行时，这样你就可以在本地或免费的 Colab GPU 上训练。你还可以观看我们的视频教程 [这里](#video-tutorial).
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### VS Code 和 Colab 教程：
开始之前，我们需要准备：
* 已安装 [VS Code](https://code.visualstudio.com/)。Git（用于克隆 notebook 仓库）通常默认已安装。
* 一个 **Google 账号** （用于通过 Colab 进行身份验证）
* 推荐： **Jupyter** 扩展（大多数 VS Code 配置中已经有了）
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#### 在 VS Code 中安装 Colab 扩展
1. 打开 **扩展** 在 VS Code 中（`Ctrl+Shift+X` / `Cmd+Shift+X`)
2. 搜索 **“Colab”** 并安装 **Google Colab** 扩展
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#### 打开一个 Unsloth notebook
1. 克隆 Unsloth [notebooks 仓库](https://github.com/unslothai/notebooks):
```bash
git clone https://github.com/unslothai/notebooks
cd notebooks/nb
```
2. 打开你想要的 notebook。Unsloth 支持大多数模型，包括 [嵌入](/docs/zh/ji-chu-zhi-shi/embedding-finetuning.md), [TTS](/docs/zh/ji-chu-zhi-shi/text-to-speech-tts-fine-tuning.md)。例如，我们将使用 Qwen3-4B RL： `nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb`
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#### 选择一个内核并选择 Colab
在 notebook 工具栏中，点击 **选择内核**，然后在 **Colab**
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#### 添加一个新的 Colab 服务器
在选择 **Colab**之后，你会看到一个带有服务器选项的下拉菜单。
1. 点击 **+ 添加新的 Colab 服务器**
2. 第一次时，浏览器窗口可能会打开以进行 Google 身份验证
* 登录、授予访问权限，然后返回 VS Code
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#### 选择 GPU 并为服务器命名
1. 将 **硬件加速器** 改为 **GPU**
2. 选择一种 GPU 类型（例如 **T4**，如果可用）
3. 给服务器起一个名字（任意你喜欢的名字）
{% hint style="info" %}
注意：GPU 的可用性取决于你的 Colab 套餐和当前容量。如果你没有看到 GPU 选项，请参阅下面的故障排除。
{% endhint %}
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#### 选择 Python 内核
连接到 Colab 服务器后，选择 **Python** 对应于该运行时的内核（通常是 Python 3 内核）。
{% endstep %}
{% step %}
#### 运行 notebook
* 点击 **全部运行** 在 notebook 工具栏中（或从上到下运行各个单元格）
* 观察安装设置单元格先安装依赖项，然后启动 Unsloth 工作流
* 你可以查看我们专门的 [微调](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/fine-tuning-llms-guide.md) 或 [强化学习](/docs/zh/kuai-su-kai-shi/reinforcement-learning-rl-guide.md) 指南以获取更多关于如何开始使用 Unsloth 的信息。
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{% endstepper %}
### 视频教程
{% embed url="" %}
### 故障排除
#### 在 Colab 服务器断开连接后，notebook 不会在新的服务器上运行
**发生了什么：**\
如果 notebook 在 Colab 服务器断开连接时仍然保持打开，那么在重新连接后，VS Code 可能会卡在错误的内核/运行时状态。相关 [GitHub issue](https://github.com/googlecolab/colab-vscode/issues/200).
**修复方法：** 将 notebook 标签页完全关闭，然后重新打开 notebook。
#### 你无法选择 GPU（只显示 CPU）
可能的原因和修复：
* **Colab 免费层容量：** GPU 可能暂时不可用 → 稍后再试。
* **实际上没有连接到 Colab 运行时：** 重新检查 **选择内核 → Colab** 并确保 Colab 服务器处于活动状态。
* **账号/地区限制或已达到上限：** 你可能需要等待，或使用其他 Google 账号/套餐。
#### 一切都运行正常，但重新连接后包“消失”了
Colab 运行时是 **临时的**。当服务器重启时，你通常需要重新运行设置/安装单元格（通常是 notebook 中前几个单元格）。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://unsloth.ai/docs/zh/kuai-su-kai-shi/install/vs-code.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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