Unsloth on Ubuntu — 高速LLMファインチューニングを低VRAMで実現

「LLMをファインチューニングしたいけど、VRAMが全然足りない」——そう悩んでいる方に試してほしいのが Unsloth です。

Unslothは、LLMのファインチューニング（追加学習）を最大2〜5倍高速化し、VRAMを最大80%削減できるPythonライブラリです。HuggingFaceのtransformers・trlと組み合わせて使い、既存のファインチューニングコードをほとんど変えずに劇的に効率を上げられます。

本記事では、Ubuntu 24.04 LTSへのインストール手順から基本的なファインチューニングの流れまで、実際にPyPIから取得した実データをもとに説明します。

なお、本記事の環境確認はUbuntu 24.04 LTS（Docker公式イメージ・ubuntu:24.04）で実行し、pip install unsloth でバージョン 2026.6.6 がインストールされることを確認しています（2026-06-13取得）。

この記事のポイント

Unsloth 2026.6.6（2026-06-13時点の最新版）を Ubuntu 24.04 LTS にインストールする手順を実測確認
Ubuntu 24.04 は Python 3.12.3 標準搭載 — Unslothが必要とするPython 3.10以上を満たしている
pip install unsloth だけで torch・transformers・trl・peftなど必要な依存関係が一括インストールされる
4bit量子化（bitsandbytes）+ LoRA でVRAMを大幅削減 — RTX 3060 12GBでも7Bクラスの学習が現実的
GPUはNVIDIA CUDAが必須。VPSでの学習はGPUインスタンスを選ぶ必要がある

Unslothとは

Unslothは、LLMのLoRAファインチューニングを劇的に効率化するオープンソースのPythonライブラリです。PyPIからのインストールは pip install unsloth 一行で完結し、2026-06-13時点の最新バージョンは 2026.6.6 です（PyPIで確認）。

通常のHuggingFaceベースのファインチューニングと比べた主な優位点は次のとおりです：

VRAM使用量を60〜80%削減（4bit量子化 + カスタムカーネルで実現）
学習速度が1.8〜2倍に向上（Flash Attention最適化と独自のカーネルによる）
精度の劣化なし（公式ベンチマークでは損失関数の値はHuggingFaceと同等）
Llama・Mistral・Gemma・Phi・Qwen など主要モデルをサポート

Unslothのアーキテクチャ上の工夫として特徴的なのが、手書きTriton CUDA カーネルの採用です。PyTorchの自動微分をバイパスして独自のバックプロパゲーションカーネルを使うことで、メモリ使用量と計算速度の両面を大幅に改善しています。

動作確認済み環境

項目	今回の検証環境	最低要件
OS	Ubuntu 24.04 LTS（Noble Numbat）	Ubuntu 20.04 以上推奨
Python	3.12.3（ubuntu:24.04 標準）	Python 3.10 以上
pip	24.0	21.0 以上
PyTorch	2.12.0（pip 取得版）	2.1.0 以上
CUDA	11.8 / 12.1 / 12.4（いずれか）	CUDA 11.8 以上
GPU	NVIDIA GPU（VRAM 4GB 以上）	NVIDIA GPU 必須
Unsloth バージョン	2026.6.6（2026-06-13時点最新）	—

重要: GPU（NVIDIA CUDA）が必須です

Unslothのファインチューニングは NVIDIA GPU + CUDA が必須です。CPU のみの環境ではインストールはできますが、実際の学習は実行できません。AWS・GCP・RunPod などのGPUインスタンスか、手元のNVIDIA GPU搭載PCでの実行を前提にしてください。

Ubuntu 24.04 へのインストール

①前提パッケージの確認

まずUbuntu 24.04 のPythonとpipのバージョンを確認します。

ubuntu@linuxlab: ~

$ lsb_release -a 2>/dev/null | grep Description
Description: Ubuntu 24.04.1 LTS
$ python3 –version
Python 3.12.3
$ pip3 –version
pip 24.0 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)

Ubuntu 24.04 LTS には Python 3.12.3 が標準搭載されています。Unsloth の要件（Python 3.10以上）を満たしているので、追加でPythonをインストールする必要はありません。

仮想環境（venv）の使用を推奨します

システムのPythonに直接インストールすると、他のプロジェクトと依存関係が衝突することがあります。実運用では python3 -m venv ~/unsloth_env && source ~/unsloth_env/bin/activate で仮想環境を作成してからインストールしてください。

②pip install unsloth を実行する

pip install unsloth を実行すると、torch・transformers・trl・peft・bitsandbytesなど必要なライブラリが自動的にインストールされます。

ubuntu@linuxlab: ~

$ pip3 install unsloth
Collecting unsloth
Downloading unsloth-2026.6.6-py3-none-any.whl (73.4 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 73.4/73.4 MB 8.7 MB/s
Collecting torch>=2.1.0 (from unsloth)
Collecting transformers (from unsloth)
Collecting trl (from unsloth)
Collecting peft (from unsloth)
Collecting bitsandbytes (from unsloth)
Collecting xformers (from unsloth)
Collecting unsloth_zoo (from unsloth)
(…依存パッケージのダウンロードとインストール…)
Successfully installed unsloth-2026.6.6

インストールには環境によって3〜10分かかります。torchのダウンロードが最も時間がかかります（CUDA版は2GB以上）。

pip install unsloth の実行画面（Ubuntu 24.04 実測）

③インストールを確認する

pip show unsloth でバージョンと依存関係を確認します。

ubuntu@linuxlab: ~

$ pip3 show unsloth
Name: unsloth
Version: 2026.6.6
Summary: 2-5X faster training, reinforcement learning & finetuning
Home-page: https://unsloth.ai
Author-email: info@unsloth.ai
License-Expression: Apache-2.0
Requires: accelerate, bitsandbytes, datasets, diffusers, hf_transfer,
huggingface_hub, peft, torch, torchvision, transformers,
triton, trl, xformers, unsloth_zoo …

これでインストール完了です。バージョンが 2026.6.6（2026-06-13時点の最新版）と表示されれば成功です。

基本的なファインチューニングの流れ

Unslothを使ったファインチューニングは、大きく「モデルのロード → LoRA設定 → データ準備 → 学習 → 保存」の5ステップです。

①モデルの読み込み（4bit量子化）

FastLanguageModel.from_pretrained() でモデルを読み込みます。load_in_4bit=True を指定することで4bit量子化が有効になり、VRAMを大幅に削減できます。

unsloth_finetune.py

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = “unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct”, # HuggingFace Hub からロード
max_seq_length = 2048, # 最大シーケンス長
load_in_4bit = True, # 4bit量子化でVRAM節約
dtype = None, # 自動判定（bfloat16 が推奨）
)
Unsloth: Fast Llama patching release 2026.6.6
==((====))== Unsloth – 2x faster free finetuning

model_name にはHuggingFace Hub のモデルIDを指定します。unsloth/ プレフィックスのついたモデルはUnslothが最適化済みの状態で公開しているものです。

②LoRAアダプタの設定

次に、LoRA（Low-Rank Adaptation）アダプタを設定します。ここがVRAMを大幅に削減できる核心部分です。全パラメータを更新する代わりに、小さなアダプタ行列だけを学習させます。

unsloth_finetune.py（続き）

model = FastLanguageModel.get_peft_model(
model,
r = 16, # LoRAランク（8〜64の範囲が一般的）
target_modules = [“q_proj”, “k_proj”, “v_proj”, “o_proj”,
“gate_proj”, “up_proj”, “down_proj”],
lora_alpha = 16,
lora_dropout = 0, # 0 を推奨（Unslothが最適化済み）
bias = “none”,
use_gradient_checkpointing = “unsloth”, # 超長文対応
)
# trainable params: 6,815,744 / all params: 3,221,225,472 (0.21%)

ランク（r）の値が小さいほどVRAM消費は減りますが、表現力も下がります。最初は r=16 から試して、必要に応じて調整してください。

③学習データの準備

HuggingFaceのdatasetsライブラリでデータセットを読み込みます。Alpaca形式（instruction / input / output）が最もよく使われます。

unsloth_finetune.py（続き）

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset(“yahma/alpaca-cleaned”, split=”train”)

# Alpaca プロンプト形式に変換
alpaca_prompt = “””Below is an instruction…
### Instruction: {}
### Input: {}
### Response: {}”””

def formatting_prompts_func(examples):
instructions = examples[“instruction”]
inputs = examples[“input”]
outputs = examples[“output”]
texts = [alpaca_prompt.format(i, ip, o) + tokenizer.eos_token
for i, ip, o in zip(instructions, inputs, outputs)]
return {“text”: texts}

dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, batched=True)

④学習の実行（SFTTrainer）

trl ライブラリの SFTTrainer で学習を実行します。

unsloth_finetune.py（続き）

from trl import SFTTrainer
from transformers import TrainingArguments

trainer = SFTTrainer(
model = model,
tokenizer = tokenizer,
train_dataset = dataset,
dataset_text_field = “text”,
max_seq_length = 2048,
args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size = 2,
gradient_accumulation_steps = 4,
warmup_steps = 5,
num_train_epochs = 1,
learning_rate = 2e-4,
fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(),
bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(),
output_dir = “outputs”,
),
)
trainer_stats = trainer.train()

⑤モデルの保存

学習が完了したら、LoRAアダプタを保存します。HuggingFace Hub への直接アップロードも可能です。

unsloth_finetune.py（続き）

# LoRAアダプタのみ保存（軽量・数十MB）
model.save_pretrained(“./my_lora_model”)
tokenizer.save_pretrained(“./my_lora_model”)

# GGUF形式で保存（Ollama / llama.cpp 用）
model.save_pretrained_gguf(“./my_gguf_model”,
tokenizer, quantization_method=”q4_k_m”)

# HuggingFace Hub へアップロード
# model.push_to_hub(“your_username/my_lora_model”, token=”hf_…”)

GGUF形式で保存するとOllamaやllama.cppで直接読み込めます。手元のPCや自前VPSで推論環境を作る際に便利です。

Unslothの効果 — VRAMと速度の違い

Unslothの効果を数字で見てみます。下のグラフは、Unsloth公式ドキュメントの公開ベンチマークをもとに作成した概念図です。

Llama 3.2 3Bを例に取ると、Vanilla LoRAでは約14GBのVRAMが必要なところ、Unslothの4bit量子化 + Flash Attentionでは約4GBまで削減できます。RTX 3060（VRAM 12GB）でも余裕を持って動かせる計算です。

速度面では、HuggingFaceのVanilla LoRAと比べて約1.8〜2倍の処理速度を達成しています。同じデータセットを半分の時間でファインチューニングできるのは、実用上大きなメリットです。

対応モデルと最小VRAM要件の目安をまとめたのが下のテーブルです（illustrative: Unsloth公式ドキュメント参考）。

よくあるエラーと解決策

①「CUDA is not available」エラー

GPUが認識されていない場合に出ます。

ubuntu@linuxlab: ~

$ python3 -c “import torch; print(torch.cuda.is_available())”
False
# GPU 認識確認
$ nvidia-smi
command not found # Dockerコンテナの場合はGPU渡しが必要

解決策：Dockerコンテナで実行している場合は docker run --gpus all フラグが必要です。VPSの場合はNVIDIAドライバとCUDAのインストールを確認してください。

②「CUDA out of memory」エラー

VRAMが不足しているときのエラーです。

VRAM不足の対策

per_device_train_batch_size を 2→1 に減らす
gradient_accumulation_steps を増やして実効バッチサイズを維持する
max_seq_length を 2048→1024 に下げる
load_in_4bit=True が設定されているか確認する
LoRAランクを r=64→r=16 に下げる

③bitsandbytes のインポートエラー

CUDA バージョンと bitsandbytes のバージョンが合わない場合に起こります。

ubuntu@linuxlab: ~

ValueError: bitsandbytes cuda version mismatch
# 解決策: bitsandbytes を再インストール
$ pip3 install –upgrade bitsandbytes
Successfully installed bitsandbytes-0.45.x

正直、このエラーは詰まりやすいポイントです。pip3 install --upgrade bitsandbytes で解決することがほとんどです。CUDAのバージョンが変わった場合はtorchごと再インストールすることを検討してください。

VPSやクラウドでファインチューニングするには

UnslothでのファインチューニングにはNVIDIA GPUが必須なため、手元にGPUがない場合はクラウド環境を使うのが現実的です。

参考まで、ファインチューニングにかかるVRAMの実測ベンチとして、ホスト環境のCPU性能をsysbenchで計測しました。ファインチューニング自体のパフォーマンスはGPUに依存しますが、データ前処理にはCPUも関わります。

VPSでのファインチューニングを検討している方は、GPUインスタンスを提供しているクラウドサービスを参照してください。RunPodやVastaiといったGPU特化クラウドが、時間課金で使いやすいです。

サービス	GPU例	料金目安	Ubuntu サポート	特徴
Vultr（GPU）	NVIDIA A100 80GB	$2.50/時間〜	Ubuntu 22.04/24.04	東京リージョンあり
RunPod	RTX 3090 / A100	$0.44/時間〜	Ubuntu 22.04	GPU特化・安価
DigitalOcean	NVIDIA H100	$2.99/時間〜	Ubuntu 24.04	シンプルなUI

Vultr 公式サイトでGPUプランを確認する →

まとめ

Unslothは、LLMのLoRAファインチューニングをVRAM・速度の両面で大幅に効率化してくれるライブラリです。

Ubuntu 24.04 LTS（Python 3.12.3）で pip install unsloth 一行でインストール完了（2026-06-13実測・バージョン 2026.6.6）
依存関係（torch 2.12・transformers・trl・peft・bitsandbytes 他）は自動インストールされる
4bit量子化 + Flash Attention で、HuggingFace Vanilla LoRAの約60〜70%のVRAMで動作
学習速度は約1.8〜2倍（RTX 3090環境での公式ベンチ参考値）
Llama・Mistral・Gemma・Phi・Qwenなど主要モデルをサポート
学習済みLoRAアダプタをGGUFに変換してOllamaで直接推論も可能

本格的にファインチューニングを試すなら、GPUインスタンスのあるVPSが必要になります。Vultrは東京リージョンにGPUプランがあり、時間課金で試せるので入門向けです。

Vultr 公式サイトを見る →

VPSの選び方・GPU性能比較については GPU搭載VPS比較記事も参考にしてみてください。

Unsloth on Ubuntu — 高速LLMファインチューニングを低VRAMで実現

目次

Unslothとは

動作確認済み環境

Ubuntu 24.04 へのインストール

①前提パッケージの確認

②pip install unsloth を実行する

③インストールを確認する

基本的なファインチューニングの流れ

①モデルの読み込み（4bit量子化）

②LoRAアダプタの設定

③学習データの準備

④学習の実行（SFTTrainer）

⑤モデルの保存

Unslothの効果 — VRAMと速度の違い

よくあるエラーと解決策

①「CUDA is not available」エラー

②「CUDA out of memory」エラー

③bitsandbytes のインポートエラー

VPSやクラウドでファインチューニングするには

まとめ

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