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Unsloth实战记录：我在Mac上训练Llama模型的真实过程

1. 背景与挑战：在Mac上运行Unsloth的现实困境

近年来，随着大语言模型（LLM）微调技术的普及，越来越多开发者希望在本地设备上完成模型定制任务。Unsloth作为一款主打高效微调的开源框架，宣称能将训练速度提升2倍、显存占用降低70%，吸引了广泛关注。然而，其官方支持仅限于Linux和Windows系统，macOS用户无法直接使用主分支版本。

对于拥有Apple Silicon芯片（如M1/M2/M3）的Mac用户而言，这一限制尤为突出。尽管硬件具备强大的NPU和统一内存架构，理论上适合轻量级AI训练，但生态工具链的支持却长期滞后。本文将详细记录我如何在Mac上成功部署非官方Apple Silicon支持版本的Unsloth，并完成Llama-3.2-3B-Instruct模型的LoRA微调全过程。

2. 环境准备：构建兼容的Python与依赖环境

2.1 创建独立Conda环境

为避免污染全局Python环境，首先创建专用虚拟环境。需要注意的是，Unsloth目前不支持Python 3.13及以上版本，建议强制指定Python 3.12：

conda create -n unsloth_env python=3.12 conda activate unsloth_env

验证环境是否正确激活：

python --version # 输出应为 Python 3.12.x

2.2 安装非官方Apple Silicon支持分支

由于官方仓库未合并Mac支持代码，需从社区贡献者的fork中获取apple_silicon_support分支：

git clone https://github.com/shashikanth-a/unsloth.git -b apple_silicon_support cd unsloth

若克隆失败，可手动下载ZIP包并解压至本地目录。

2.3 安装核心依赖

进入项目根目录后，执行可编辑安装以确保后续修改即时生效：

pip install -e ".[huggingface]"

该命令会自动解析pyproject.toml中的依赖项，包括： -transformers,datasets: Hugging Face生态核心库 -mlx,mlx-examples: Apple MLX框架及其示例组件 -safetensors,accelerate: 模型序列化与分布式训练支持 -tensorboard,wandb: 日志监控工具

安装完成后，可通过以下命令验证是否成功：

python -m unsloth

预期输出为Unsloth CLI的帮助信息或启动提示。

3. 模型加载与数据预处理

3.1 初始化MLX后端支持

Unsloth for Mac基于Apple的MLX框架实现GPU加速计算。需先导入相关模块并检查设备状态：

from unsloth.mlx import mlx_utils import mx # 查看当前设备信息 print(f"Device: {mx.default_device()}") print(f"Available memory: {mx.get_available_memory()/1e9:.2f} GB")

输出示例：

Device: gpu Available memory: 8.00 GB

3.2 加载预训练模型

使用mlx_utils.load_pretrained方法加载Hugging Face上的公开模型。以下以unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct为例：

model, tokenizer, config = mlx_utils.load_pretrained( "unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct", dtype="bfloat16", # 根据硬件支持选择 load_in_4bit=True # 启用4-bit量化节省内存 )

注意：若系统不支持bfloat16，可降级为float16。4-bit量化可使3B级别模型内存占用控制在3GB以内，适合大多数Mac设备。

3.3 构建指令微调数据集

采用Alpaca风格的三元组格式（instruction, input, output），定义模板函数进行格式化：

alpaca_prompt = """Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request. ### Instruction: {} ### Input: {} ### Response: {}""" EOS_TOKEN = tokenizer.eos_token def formatting_prompts_func(examples): instructions = examples["instruction"] inputs = examples["input"] outputs = examples["output"] texts = [] for instruction, input, output in zip(instructions, inputs, outputs): text = alpaca_prompt.format(instruction, input, output) + EOS_TOKEN texts.append(text) return {"text": texts}

构造一个极简测试数据集用于验证流程：

basic_data = { "instruction": [ "Summarize the following text", "Translate this to French", "Explain this concept" ], "input": [ "The quick brown fox jumps over the lazy dog.", "Hello world", "Machine learning is a subset of artificial intelligence" ], "output": [ "A fox quickly jumps over a dog.", "Bonjour le monde", "Machine learning enables systems to learn from data." ] } from datasets import Dataset dataset = Dataset.from_dict(basic_data) dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, batched=True)

4. 配置与启动训练任务

4.1 参数配置详解

通过argparse.Namespace模拟CLI参数传递方式，集中管理训练超参：

args = argparse.Namespace( # === Model Options === model_name="unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct", max_seq_length=2048, dtype="bfloat16", load_in_4bit=True, # === LoRA Configuration === r=16, # LoRA秩 lora_alpha=16, # 缩放因子 lora_dropout=0.1, # Dropout防止过拟合 bias="none", # 不使用偏置项 use_gradient_checkpointing="unsloth", # === Training Hyperparameters === per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, warmup_steps=5, max_steps=100, # 快速测试设为100步 learning_rate=2e-4, optim="adamw_8bit", weight_decay=0.01, lr_scheduler_type="linear", seed=3407, # === Logging & Saving === output_dir="outputs", report_to="tensorboard", logging_steps=1, save_model=True, save_method="merged_16bit", save_path="fine_tuned_llama" )

4.2 启动LoRA微调

调用mlx_lora.train_model开始训练：

from unsloth.mlx import lora as mlx_lora # 分割训练/验证集 datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.33) # 开始训练 mlx_lora.train_model(args, model, tokenizer, datasets["train"], datasets["test"])

典型输出日志如下：

Trainable parameters: 0.143% (4.588M/3212.750M) Starting training..., iters: 100 Iter 1: Val loss 2.323, Val took 1.660s Iter 1: Train loss 2.401, Learning Rate 0.000e+00, It/sec 0.580, Tokens/sec 117.208, Trained Tokens 202, Peak mem 2.661 GB Iter 2: Train loss 2.134, Learning Rate 0.000e+00, It/sec 0.493, Tokens/sec 119.230, Trained Tokens 444, Peak mem 2.810 GB

可见每轮迭代耗时约2秒，在M1 Pro上可稳定运行。

5. 常见问题与解决方案

5.1 内存不足（OOM）问题

即使启用4-bit量化，仍可能因序列过长导致OOM。解决策略包括：

• 降低max_seq_length至1024或更小
• 减少per_device_train_batch_size至1
• 关闭load_in_4bit改用全精度训练（需≥16GB RAM）

5.2 MLX警告信息处理

运行时可能出现如下弃用警告：

mx.metal.get_peak_memory is deprecated and will be removed in a future version.

此为MLX库内部API变更所致，不影响功能，可通过升级MLX解决：

pip install --upgrade mlx

5.3 Conda环境路径错误

若python -m unsloth报错找不到模块，请确认： - 当前工作目录位于unsloth项目根目录 - 已正确激活unsloth_env环境 - 使用pip install -e进行可编辑安装

6. 总结

本文完整复现了在Mac设备上使用非官方Apple Silicon支持版Unsloth进行Llama系列模型微调的全流程。关键要点总结如下：

1. 必须使用社区维护的apple_silicon_support分支，官方版本不支持macOS。
2. 推荐Python 3.12环境，避免使用最新3.13版本以防兼容性问题。
3. 利用MLX框架实现Apple GPU加速，结合4-bit量化显著降低内存需求。
4. LoRA微调模式下仅更新0.1%左右参数，可在消费级设备上高效运行。
5. 训练过程中关注峰值内存使用，合理调整batch size和seq length。

虽然当前方案仍属实验性质（PR #1289尚未合入主干），但已展现出良好的稳定性与性能表现。未来期待Unsloth官方正式支持macOS平台，进一步简化安装流程并提供持续维护。

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