尽管大模型的能力越来越强，但是针对特定领域的大模型微调一直是必不可少的方法。特定领域微调可以让更小的模型做更专业的事情。但是，微调所需要的时间和成本一直是难以解决的问题。业界也有很多方法和框架试图降低微调的门槛。而Unsloth就是其中最著名的一个开源大模型微调框架，因为其优秀的设计，良好的性能在社区受到了非常广泛的关注。本文的主要目的就是介绍这个微调框架。

Unsloth是一个开源的大模型微调框架

Unsloth 不是一家企业，而是一个开源的 Python 库，专为优化和加速大语言模型（LLMs）的训练及微调而设计。

Unsloth是由Daniel和Michael Han开发的一个Python框架，目标是加快大型语言模型的微调速度，同时显著降低内存使用。该库基于Hugging Face的TRL库构建，为用户提供了简单的API，以便轻松地微调模型。Unsloth支持多种模型，包括Google的Gemma3系列、阿里开源的推理大模型QwQ-32B模型、DeepSeek V3/R1系列等。并且Unsloth正在不断更新以扩大其兼容性，社区非常活跃。截止2025年3月15日，GitHub项目已经获得34.7K的Stars。

Unsloth最新Stars数量：

Unsloth的特点

Unsloth 针对大语言模型微调中常见的高内存需求和冗长训练时间等难题提出了解决方案。
其主要优势包括：

• 速度：Unsloth 的开源版本能使微调速度提高最多达 5 倍，而 Pro 版本则声称相较于传统方法提升高达 30 倍。
• 内存效率：它最多可减少 60% 的内存消耗，使得在消费级 GPU 或诸如 Google Colab 这样的免费平台上也能进行微调。
• 易用性：通过降低硬件要求，Unsloth 使大语言模型微调变得更为普及，让更多用户能够尝试先进的 AI 模型。

Unsloth 是基于 Hugging Face 的 Transformers 生态系统构建的，因此与 Llama、Mistral、Phi 和 Gemma 等主流大语言模型架构兼容。
它还支持参数高效微调（PEFT）技术，例如：

• LoRA（低秩适应）：通过减少可训练参数的数量，使微调过程对资源的需求更低。
• QLoRA：将量化与 LoRA 结合，进一步提高效率。

此外，Unsloth 还与 TRL（Transformers 强化学习）等工具整合，从而支持如监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）等先进的训练方法。

随着DeepSeek R1的爆火，Unsloth也支持推理大模型的微调GQ

它不仅适用于文本类大语言模型，还能处理视觉语言模型（VLMs）。

主要特点

Unsloth 因其独特的优化策略和用户友好的设计而脱颖而出。
其主要特点包括：

• 优化的 GPU 核心：采用自定义实现来加速计算过程。
• 手动反向传播：通过调整梯度计算方式提高训练效率。
• 支持多种训练方法：包括指令微调以及诸如 GRPO（梯度奖励策略优化）等强化学习技术。
• 广泛的模型支持：适用于多种大语言模型，确保在不同应用场景下的灵活性。

如何使用 Unsloth

使用 Unsloth 十分简便：

1. 安装：通过 pip 命令安装该库，例如：

   pip install unsloth
   

2. 工作流程：加载一个预训练模型（例如来自 Hugging Face 的模型）、准备好数据集，然后利用 Unsloth 提供的优化训练函数对模型进行微调。
3. 资源：Unsloth 提供了教程和笔记本，帮助用户了解整个流程，即便是对大语言模型微调不太熟悉的新手也能快速上手。

例如，借助 Unsloth 的优化，你可以利用一个小型数据集和标准 GPU，将 Llama 模型针对特定任务（如文本生成或分类）进行微调。

为什么选择 Unsloth？

对于希望高效微调大语言模型的用户来说，特别是在硬件资源有限的情况下，Unsloth 是一个绝佳的选择。
它在速度、内存节省以及与流行工具的兼容性方面的综合表现，使其成为大语言模型训练生态系统中强有力的工具。
无论你是研究人员、开发者还是爱好者，Unsloth 都能简化将大型模型定制化以满足特定需求的过程。

总之，Unsloth 是一个库/框架（而非公司），它通过使大语言模型微调更快、更省资源且更易使用，彻底革新了这一领域，并能与 Hugging Face Transformers 等工具无缝集成。