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misshiki
"他のライブラリよりも2倍高速かつGPUのVRAMを70~80%節約した状態で学習可能 と謳うライブラリ Unsloth の公式ドキュメントから、gpt-oss の実行方法とファインチューニングについての詳細なガイドが公開されているので意訳"

その他
yarumato
"gpt-oss-20bのLoRAの学習は14GBのVRAM、gpt-oss-120bの学習は65GBあれば可能。ライブラリUnsloth(他よりも2倍高速、GPUのVRAMを70%節約して学習可能)の公式ドキュメントから、ファインチューニング詳細ガイドを意訳"

その他
sh19910711
"Harmony: gpt-oss の新しい文解析/トークン化ライブラリ / 6 token/sec の推論スピードを実現するためには、gpt-oss-20B では Unsloth の動的4bit量子化モデルで 14GB"

その他

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Unsloth で始める gpt-oss のファインチューニング

(上記、Github の README.md を一部日語に翻訳して引用) Unsloth の良い点としては、学習の高速さや... (上記、Github の README.md を一部日語に翻訳して引用) Unsloth の良い点としては、学習の高速さやVRAM消費量が小さいことに加え、学習の効率化において近似計算を一切使用していないことから、精度低下がゼロと自信を持って書かれていることや、Huggingface において様々な動的量子化/GGUFモデル等を公開していることが挙げられます。 また、Unsloth を用いてLLMのダウンロードを行うと、謎の仕組みで高速に進みます。(Unsloth: Fast downloading is enabled と出てくるので多分早くなっている) インストールは以下のコマンドで行えます。 余談ですが、Unsloth の公式ドキュメントに書かれた LLM のファインチューニングガイド、どのモデルを使うべきか?、LoRA のハイパラのガイド は情報が綺麗にまとまっていて個人的にかな

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  • guitgraph2025年10月02日 guitgraph
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