Unsloth 再升级，Qwen2.5-1.5B 模型微调仅需 5GB 显存，较2周前再降29%

近日，Unsloth 团队宣布对其微调框架进行了升级，优化了内存使用效率。现在，使用 Unsloth 微调 Qwen2.5-1.5B 模型仅需 5GB 显存，相比之前所需的 7GB 显存，内存占用减少了约 29%。延伸阅读：DeepSeek GRPO 技术揭秘：Unsloth 助力 7GB 显存体验“顿悟时刻”

此次升级主要得益于 Unsloth Efficient GRPO 算法的推出，该算法在保持 10 倍更长上下文长度的同时，将 VRAM 使用量降低了 90%。例如，在 TRL + FA2 的GRPO 设置中，使用 Llama 3.1（8B）进行 20K 上下文长度的训练，原本需要 510.8GB 的VRAM，而 Unsloth 的90% VRAM 减少使得需求降至仅 54.3GB 。

Unsloth 团队通过以下方式实现了 90%的 VRAM 减少：

1. 新的内存高效线性算法，将内存使用量削减了 8倍以上；
2. 智能的 Unsloth 梯度检查点（

Unsloth gradient checkpointing

[1] )算法，将中间激活异步地卸载到系统 RAM，仅慢 1%；

3. 使用与底层推理引擎（vLLM）相同的 GPU / CUDA 内存空间。

感兴趣的朋友可直接在colab体验：https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1\_(8B)-GRPO.ipynb

项目地址：https://github.com/unslothai/unsloth

参考资料

[1]

Unsloth gradient checkpointing: https://unsloth.ai/blog/long-context

公众号私信“进群”入群讨论。