如何在多 GPU 配置上运行 Unsloth:数据并行或模型并行

为了高效训练 LLMs,Unsloth 已成为首选库:它比大多数其他微调框架快得多,同时内存效率极高,尤其在处理长序列训练时表现突出。Unsloth 最初为单 GPU 训练设计。虽然框架开发者仍在完善对多 GPU 训练的优化支持,但目前已能启用多 GPU 训练功能——尽管明显尚未达到最佳优化状态。

在多 GPU 上微调 LLMs 看似简单,但若尝试将 Unsloth 与 Hugging Face 的 Accelerate 或 PyTorch 的 torchrun 结合使用,很可能会遭遇技术障碍。

让我们厘清概念,明确说明如何通过模型并行(将模型拆分到多个 GPU)或数据并行(在每个 GPU 上复制模型)来跨多 GPU 运行 Unsloth。这两种方式都可行。

陷阱:混用 device_map="balanced" 与 DDP

截至 2025 年 8 月 8 日,Unsloth 的文档存在些许令人困惑之处。当前文档建议:


        
Objective-C实现人工势场法(附完整源码) 阅读详情

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