Unsloth v0.1.807-beta公開:Vulkan対応とApple Silicon最適化

基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| リポジトリ | unslothai/unsloth |
| 版 | v0.1.807-beta |
| 公開日 | 2026-09-08 |
| ライセンス | Apache-2.0 |
| 出典の種類 | 公開元の一次情報(公式リポジトリのリリースノートが出典) |
情報を集めた時点で、当サイトのコードが確定させた値です。日付はJSTで表示しています。
概要
Unsloth v0.1.807-betaがリリースされました。Unslothは、LLM(大規模言語モデル)や拡散モデルをローカル環境で実行・学習するためのUIツールであり、GGUF、MLX、Qwen3.8、DeepSeek-V4、Gemma 4、FLUXなどの多様なモデルをサポートしています。
今回のアップデートにおける最も重要な変更は、AMDおよびApple Silicon環境における大幅なパフォーマンス向上です。特にAMD環境では、特定のハードウェアにおいて推論エンジンがVulkanをデフォルトで使用するようになり、推論速度の向上が図られています。
破壊的変更・非推奨
| 項目 | 旧 | 新 |
|---|---|---|
| PyTorch バージョン | 2.10 | 2.11 |
| AMD推論バックエンド (Strix/iGPU) | ROCm または CPU | Vulkan (デフォルト) |
PyTorchのバージョンが2.11に更新されたため、既存の環境で特定のバージョンに依存している場合は再構築が必要になる可能性があります。また、AMDのStrixシリーズやROCmを使用しないiGPUを利用しているユーザーは、バックエンドがVulkanに切り替わるため、動作の確認を推奨します。
主な変更点
AMD環境におけるVulkanのデフォルト採用
Strix HaloおよびStrix Pointにおいて、推論にVulkanがデフォルトで使用されるようになりました。これにより、ROCmを使用する場合と比較して、プリフィル(prefill)およびデコードのパフォーマンスが20%向上すると報告されています。具体的には、Strix Haloにおいてプロンプト処理が最大23%高速化し、生成速度が8%高速化します。また、Linux環境においてROCmを使用しないAMD iGPUを利用している場合も、CPUではなくVulkanが使用されるようになります。
Apple Silicon (MLX) の最適化
Apple Silicon環境でのMLX利用における効率が大幅に改善されました。Gated-deltaモデルの学習速度が最大25%向上したほか、量子化されたMLX KVキャッシュのプロンプトメモリ使用量が、従来比で最大74%削減されました。また、Apple Silicon上でDoRAや、より多くのDPO損失タイプを用いた微調整(fine-tune)が可能になっています。
Windows環境の信頼性向上
Windows向けのllama-server.exeにデジタル署名が施されました。これにより、Smart App Control (SAC) による誤検知が減少します。また、コードの整合性によってモデルの読み込みがブロックされた際、その理由がユーザーに明確に説明されるよう改善されています。
Dockerイメージの拡充とパッケージの軽量化
NVIDIAのTuringからBlackwell世代までをサポートする新しいDockerイメージが公開されました。これには、学習用およびStudio用のイメージが含まれます。また、AMD64およびARM64のネイティブイメージもDocker Hubから提供されます。加えて、UnslothのPythonパッケージのサイズが44%削減され、より軽量なインストールが可能になりました。
対応モデル・ハードウェア
AMDハードウェア
AMDのStrix HaloおよびStrix Pointにおいて、Vulkanによる高速な推論が可能です。また、ROCmを使用しないLinux環境のAMD iGPUでもVulkanを利用できるようになりました。
Apple Silicon
Apple Silicon環境において、Gated-deltaモデルの学習や、DoRAおよび各種DPO損失タイプを用いた微調整(fine-tune)が可能です。また、より多くのマルチモーダルモデルが、テキストのみのデータセットを用いて微調整できるようになっています。
NVIDIA GPU
TuringからBlackwell世代までのNVIDIA GPUをサポートする新しいDockerイメージが提供されています。
アップデート方法
開発者向け(macOS, Linux, WSL)のインストールおよびアップデート手順は以下の通りです。
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
./install.sh --local
unsloth studio -p 8888
アップデートを行う場合は、以下のコマンドを実行してください。
cd unsloth && git pull
./install.sh --local
unsloth studio -p 8888
Windows (PowerShell) の場合は以下の手順となります。
git clone https://github.com/unslothai/unsloth.git
cd unsloth
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy RemoteSigned
.\install.ps1 --local
unsloth studio -p 8888
アップデートの手順は以下の通りです。
cd unsloth; git pull
.\install.ps1 --local
unsloth studio -p 8888
前回の記事からの更新履歴
当サイトがGitHubのリリース一覧から機械的にまとめた、この版と前回取り上げた版の間に出た版です(単独記事にはしていません)。 全ての版はエンジン別ページにあります。
| 版 | 公開日 | リリースノート |
|---|---|---|
| v0.1.806-beta(2x Faster Qwen3.8-Flash + GLM-5.3-Flash MTP) | 2026-09-02 | GitHub |
| v0.1.805-beta(2x Faster Qwen3.8-Flash + GLM-5.3-Flash MTP) | 2026-09-02 | GitHub |
| v0.1.804-beta(Qwen3.8-Flash-Next + GLM-5.3-Flash) | 2026-08-27 | GitHub |
| v0.1.803-beta(Bug Fixes + Auto compaction + LAN Remote Access) | 2026-08-25 | GitHub |
| v0.1.802-beta(Bug Fixes + Auto compaction + LAN Remote Access) | 2026-08-25 | GitHub |
| v0.1.801-beta(Auto compaction (preview) + LAN Remote Access) | 2026-08-21 | GitHub |
| v0.1.800-beta(Qwen3.8-27B) | 2026-08-14 | GitHub |
| v0.1.702-beta | 2026-08-14 | GitHub |
| v0.1.701-beta(Introducing Unsloth Desktop 🦥) | 2026-08-12 | GitHub |
| v0.1.70-beta(Introducing Unsloth Desktop 🦥) | 2026-08-12 | GitHub |
| v0.1.62-beta | 2026-08-11 | GitHub |
| v0.1.61-beta(Meta Muse Glimmer) | 2026-08-10 | GitHub |
| v0.1.60-beta(Meta Muse Glimmer) | 2026-08-10 | GitHub |
| v0.1.527-beta | 2026-08-10 | GitHub |
| v0.1.526-beta(DSpark + DeepSeek-V4 Flash 0731) | 2026-08-05 | GitHub |
| v0.1.512-beta( Kimi K3 + DeepSeek-V4 Flash 0731 + Deep Research + Parallel Chat) | 2026-07-30 | GitHub |
| v0.1.501-beta(Introducing AMD support) | 2026-07-20 | GitHub |
| v0.1.49-beta(New Personalization and Language Support!) | 2026-07-16 | GitHub |
| v0.1.481-beta(DeepSeek-V4 + NVFP4 Exporting) | 2026-07-07 | GitHub |
| v0.1.471-beta(GLM 5.2 + Model Hub + 3x longer contexts) | 2026-06-19 | GitHub |
| v0.1.464-beta(DiffusionGemma + Gemma 4 MTP) | 2026-06-12 | GitHub |
| v0.1.451-beta(Gemma 4 MTP + Bug Fixes) | 2026-06-11 | GitHub |
| v0.1.44-beta(Gemma 4 12B, New UI, MCP, Projects) | 2026-06-03 | GitHub |
| v0.1.43-beta(CUDA 13.3, Windows, Mac update) | 2026-05-31 | GitHub |
| v0.1.42-beta(An Update before Revamp!) | 2026-05-26 | GitHub |
| v0.1.41-beta(MTP + Studio fixes) | 2026-05-19 | GitHub |
| v0.1.405-beta(Qwen3.6 MTP and API / Connections) | 2026-05-18 | GitHub |
| v0.1.39-beta(New Unsloth API Inference Endpoint) | 2026-05-05 | GitHub |
| v0.1.37-beta(New UI Redesign + Qwen3.6) | 2026-04-23 | GitHub |
| v0.1.36-beta(Gemma 4 Fixes) | 2026-04-08 | GitHub |
| v0.1.35-beta(Google – Gemma 4 now in Unsloth!) | 2026-04-03 | GitHub |
| v0.1.3-beta(+50% tool call accuracy) | 2026-04-01 | GitHub |
| v0.1.25-beta(New Important Updates!) | 2026-03-28 | GitHub |
| v0.1.2-beta(First Release post Unsloth Studio!) | 2026-03-26 | GitHub |
| b8475 | 2026-03-23 | GitHub |
| b8457 | 2026-03-21 | GitHub |
| v0.1.0-beta(Introducing Unsloth Studio (Beta)!) | 2026-03-18 | GitHub |
| February-2026(12x Faster MoE Training + Embedding support!) | 2026-02-11 | GitHub |
| December-2025(December Release + 3x Faster Training) | 2025-12-19 | GitHub |
| November-2025(November Release + FP8 Training!) | 2025-11-26 | GitHub |
| October-2025(October Release + Unsloth Docker!) | 2025-10-27 | GitHub |
| September-2025-v3(gpt-oss Reinforcement Learning + Auto Kernel Notebook) | 2025-09-27 | GitHub |
| September-2025-v2(Vision Reinforcement Learning + Memory Efficient RL) | 2025-09-17 | GitHub |
| August-2025-v2(Unsloth Flex Attention + Long context gpt-oss Training) | 2025-08-29 | GitHub |
| August-2025(gpt-oss Fine-tuning) | 2025-08-09 | GitHub |
| July-2025(Less VRAM + bug fixes) | 2025-07-10 | GitHub |
| June-2025(Gemma 3n + Text-to-speech (TTS)) | 2025-06-27 | GitHub |
| May-2025(Qwen3) | 2025-05-03 | GitHub |
| 2025-03(Gemma 3 + FFT Support) | 2025-03-15 | GitHub |
| 2025-02-v2(Long Context GRPO) | 2025-02-21 | GitHub |
| 2025-02(GRPO, vLLM) | 2025-02-06 | GitHub |
| 2025-01(Phi-4 & Bug Fixes) | 2025-01-11 | GitHub |
| December-2024( Llama 3.3 + Dynamic 4bit Quants) | 2024-12-04 | GitHub |
| November-2024(Vision finetuning) | 2024-11-22 | GitHub |
| October-2024(Gradient Accumulation Fix) | 2024-10-16 | GitHub |
| September-2024(Qwen 2.5 Support) | 2024-09-24 | GitHub |
| August-2024(Phi 3.5) | 2024-08-21 | GitHub |
| July-Llama-2024(Llama 3.1 Support) | 2024-07-24 | GitHub |
| July-Mistral-2024 | 2024-07-20 | GitHub |
| July-2024(2x faster Gemma 2) | 2024-07-04 | GitHub |
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- 同じ分類(量子化・モデル形式・ファインチューニング)の他のツール → ggml / ExLlamaV3
出典
更新履歴
- 2026-09-19: 下書きに戻していた記事を、材料を集め直して書き直し、公開に戻しました。

