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Mac跑不动Unsloth？这份apple_silicon_support分支使用指南请收好

随着大语言模型（LLM）微调需求的快速增长，Unsloth作为一款专注于提升训练效率、降低显存占用的开源框架，受到了广泛关注。其宣称可实现2倍训练速度提升和70%显存降低的性能优势，吸引了大量开发者尝试部署。

然而，对于 Apple Silicon 芯片（M1/M2/M3 系列）的 macOS 用户而言，官方主分支并不直接支持，导致在本地运行时频繁遇到兼容性问题。幸运的是，社区贡献者shashikanth-a提交了apple_silicon_support分支，为 Mac 用户提供了可行的解决方案。本文将系统梳理该非官方分支的安装与使用全流程，帮助你在 Mac 上顺利启用 Unsloth 进行高效 LLM 微调。

1. 为什么Mac无法直接运行官方Unsloth？

Unsloth 官方 GitHub 仓库（unslothai/unsloth）目前明确支持Windows 和 Linux平台，其安装脚本和底层依赖并未针对 macOS 做适配。尽管 Apple Silicon 在 AI 推理方面表现出色，但由于 Metal 后端与 PyTorch 生态的部分不兼容，直接通过pip install "unsloth[pytroch-ampere]"安装会失败或报错。

早在 2023 年，社区就提出了对 macOS 支持的需求（如 Issue #4），但截至当前，官方仍未合并相关 PR。直到 2025 年 3 月，开发者shashikanth-a提交了 PR #1289 ——apple_silicon_support，实现了对 MLX 框架的集成，使得 Unsloth 可以在 Apple Silicon 上运行。

该 PR 目前仍处于测试阶段，尚未合并至主分支，因此我们需手动克隆并安装此特定分支。

2. 准备工作：环境与版本要求

在开始安装前，请确保你的开发环境满足以下条件：

2.1 系统与硬件要求

• 操作系统：macOS 12.0 或更高版本
• 芯片架构：Apple Silicon（M1/M2/M3 系列）
• 内存建议：至少 16GB RAM，推荐 32GB 以上以支持较大模型

2.2 Python 版本限制

Unsloth 当前仅支持Python 3.9 至 3.12，不支持 Python 3.13。若你默认安装了 3.13，请务必降级。

推荐使用conda或miniforge管理虚拟环境（尤其适合 Apple Silicon 的优化构建）：

# 创建指定 Python 版本的 conda 环境 conda create -n unsloth_env python=3.12 conda activate unsloth_env

提示：Miniforge 是专为 Apple Silicon 设计的 Conda 发行版，能更好地处理 ARM 架构下的包依赖。可通过 https://github.com/conda-forge/miniforge 下载安装。

3. 安装 apple_silicon_support 分支

由于该分支尚未被官方采纳，我们需要从贡献者的 fork 中拉取代码并本地安装。

3.1 克隆代码仓库

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

注意：必须指定-b apple_silicon_support分支，否则默认会拉取不支持 Mac 的 main 分支。

如果 git 克隆失败，也可直接访问 https://github.com/shashikanth-a/unsloth/tree/apple_silicon_support 下载 ZIP 包并解压。

3.2 创建并激活虚拟环境

建议在项目根目录下创建独立环境，避免污染全局依赖：

python -m venv unsloth_venv source unsloth_venv/bin/activate

或继续使用 conda 环境：

conda activate unsloth_env

3.3 安装依赖

Unsloth 支持多种后端选项，此处我们选择 Hugging Face 集成版本：

pip install -e ".[huggingface]"

该命令将根据pyproject.toml文件安装所有必需依赖，包括： -transformers-datasets-mlx（Apple Silicon 核心推理框架） -peft-safetensors-hf-to-gguf（用于导出 GGUF 格式）

安装过程可能耗时较长，且会自动编译部分组件，请耐心等待。

3.4 验证安装是否成功

安装完成后，执行以下命令验证：

python -m unsloth

若输出类似🦥 Unsloth: Will patch your computer to enable 2x faster free finetuning.的欢迎信息，则表示安装成功。

此外，也可检查 conda 环境列表确认：

conda env list

应能看到unsloth_env或对应环境已存在。

4. 使用 unsloth 进行模型微调

安装完成后，即可开始使用 Unsloth 对 LLM 进行 LoRA 微调。以下是基于 MLX 后端的完整实践流程。

4.1 CLI 工具快速上手

Unsloth 提供了命令行接口unsloth-cli.py，可用于快速启动训练任务：

python unsloth-cli.py --help

输出将展示所有可用参数，涵盖模型加载、LoRA 配置、训练超参、日志记录和模型保存等模块。例如：

🤖 Model Options: --model_name MODEL_NAME 模型名称（如 unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct） --max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH 最大序列长度，默认 2048 --load_in_4bit 是否启用 4-bit 量化 🧠 LoRA Options: --r R LoRA 秩（rank），常用值 8, 16, 32 --lora_alpha LORA_ALPHA LoRA alpha 参数 --lora_dropout LORA_DROPOUT Dropout 比例 🎓 Training Options: --per_device_train_batch_size 单设备批次大小 --learning_rate 学习率，默认 2e-4 --max_steps 最大训练步数

这些参数也可通过 Python 脚本调用，便于集成到项目中。

4.2 编程方式实现微调任务

以下是一个完整的 Python 示例，演示如何使用unsloth.mlx模块在 Mac 上进行 LoRA 微调。

核心代码实现

from unsloth.mlx import mlx_utils from unsloth.mlx import lora as mlx_lora from unsloth import is_bfloat16_supported from transformers.utils import strtobool from datasets import Dataset import logging import os import argparse # 构造参数对象（模拟 CLI 输入） args = argparse.Namespace( # 模型配置 model_name="unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct", max_seq_length=2048, dtype="bfloat16" if is_bfloat16_supported() else "float16", load_in_4bit=True, # LoRA 设置 r=16, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, bias="none", use_gradient_checkpointing="unsloth", random_state=3407, use_rslora=False, loftq_config=None, # 训练参数 per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, warmup_steps=5, max_steps=100, learning_rate=2e-4, optim="adamw_8bit", weight_decay=0.01, lr_scheduler_type="linear", seed=3407, # 日志与输出 output_dir="outputs", report_to="tensorboard", logging_steps=1, # 保存设置 adapter_file="adapters.safetensors", save_model=True, save_method="merged_16bit", save_gguf=False, save_path="model", quantization="q8_0" ) logging.getLogger('hf-to-gguf').setLevel(logging.WARNING)

数据集准备与格式化

print("Loading pretrained model. This may take a while...") model, tokenizer, config = mlx_utils.load_pretrained( args.model_name, dtype=args.dtype, load_in_4bit=args.load_in_4bit ) print("Model loaded") # 定义 Alpaca 风格 prompt 模板 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} # 构建简易测试数据集 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 is an AI approach where systems learn patterns from data" ] } dataset = Dataset.from_dict(basic_data) dataset = dataset.map(formatting_prompts_func, batched=True) datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.33) print(f"Training examples: {len(datasets['train'])}, Test examples: {len(datasets['test'])}")

启动训练

print("Starting training") mlx_lora.train_model(args, model, tokenizer, datasets["train"], datasets["test"])

输出示例

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

训练过程中，Unsloth 会自动利用 MLX 在 Metal GPU 上加速计算，并通过 LoRA 显著减少可训练参数量，从而降低内存压力。

5. 常见问题与优化建议

5.1 安装失败常见原因

5.2 性能优化建议

1. 启用 4-bit 量化：设置load_in_4bit=True可大幅降低显存占用。
2. 调整 batch size：Apple Silicon 显存有限，建议per_device_train_batch_size=1~2。
3. 使用 bfloat16：若设备支持，开启bfloat16可提升数值稳定性。
4. 关闭不必要的日志：如hf-to-gguf日志级别设为WARNING以减少干扰。

5.3 模型导出与部署

训练完成后，可通过以下方式导出模型：

• 合并 LoRA 权重：使用save_method="merged_16bit"生成完整模型
• 转换为 GGUF：设置save_gguf=True和quantization="q4_k_m"，便于在 llama.cpp 等本地推理引擎中使用
• 推送至 Hugging Face Hub：启用push_model=True实现一键发布

6. 总结

尽管 Unsloth 官方尚未正式支持 macOS，但通过社区维护的apple_silicon_support分支，Apple Silicon 用户已能顺利在其设备上运行高效的 LLM 微调任务。本文详细介绍了从环境搭建、分支安装到实际训练的完整流程，并提供了可运行的代码示例与避坑指南。

关键要点总结如下：

1. 必须使用shashikanth-a/unsloth:apple_silicon_support分支，官方主分支不兼容 Mac。
2. Python 版本需锁定为 3.12 或以下，避免因版本过高导致依赖冲突。
3. 推荐使用 conda/miniforge 管理环境，确保 Metal 后端正确加载。
4. 训练时优先启用 4-bit 量化与 LoRA，以适应 Mac 的内存限制。
5. 该分支仍处于测试阶段，建议关注 PR #1289 的合并进展，未来有望成为官方支持的一部分。

随着 MLX 生态的不断完善，Apple Silicon 在本地 AI 开发中的地位日益重要。Unsloth 的这一适配，无疑为个人开发者和研究者提供了一个轻量、高效的大模型微调入口。

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