Unsloth

Unsloth は、大規模言語モデルの学習を高速化し、メモリ使用量を削減するファインチューニングおよび強化学習フレームワークです。カスタム RoPE および Triton カーネルを用いた 4 ビット、8 ビット、16 ビットの精度での学習に対応しています。Unsloth は Llama、Mistral、Gemma、Qwen など、さまざまなモデルファミリーと互換性があります。

from datasets import load_dataset
from transformers import TrainingArguments
from unsloth import FastLanguageModel
from unsloth.trainer import UnslothTrainer

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct",
    max_seq_length=2048,
    load_in_4bit=True,
)

model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r=16,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
)

dataset = load_dataset("trl-lib/Capybara", split="train[:500]")
dataset = dataset.map(lambda x: {"text": x["conversations"][0]["value"]})

trainer = UnslothTrainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field="text",
    max_seq_length=2048,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="outputs",
        per_device_train_batch_size=2,
        num_train_epochs=1,
    ),
)

trainer.train()

Transformers の統合

Unsloth は Transformers の API をラップし、内部メソッドをパッチすることで高速化を実現しています。

FastLanguageModel.from_pretrained loads config with AutoConfig.from_pretrained(). It then loads a base model with AutoModelForCausalLM.from_pretrained(). Before loading, Unsloth patches attention, decoder layer, and rotary embedding classes inside a Transformers model.
UnslothTrainer は TRL の SFTTrainer を拡張しています。Unsloth は compute_loss() と training_step() をパッチ適用し、旧バージョンの Transformers における勾配蓄積の問題を修正します。

リソース

Unsloth ドキュメント
Unsloth と TRL で LLM のファインチューニングを 2 倍速にするブログ記事

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