unslothai/unsloth

How can I increase the GPU utilization while training / finetune an LLM with unsloth

Open

#3.957 aberto em 1 de fev. de 2026

Ver no GitHub
 (1 comment) (0 reactions) (0 assignees)Python (5.658 forks)batch import
help wanted

Métricas do repositório

Stars
 (64.271 stars)
Métricas de merge de PR
 (Mesclagem média 3d 15h) (525 fundiu PRs em 30d)

Description

I was fine-tuning a gemma3 4b model with unsloth with a custom dataset in Colab, but when I observed the GPU utilization, it was very low. Is there a way to fully utilize it, maybe use multiple processes?

Here is the Colab notebook I am using: https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Gemma3_(4B).ipynb

Here is a sc I got while training: https://drive.google.com/file/d/1o3P-ORRJPACbGgOglfkbkoj1fV4VahZu/view?usp=sharing

Any help on this would be appreciated Thanks Dinusha

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue maneiras de aumentar a utilização da GPU durante o fine tuning com unsloth ajustando o tamanho do lote, etapas de acúmulo de gradiente, usando precisão mista (por exemplo, bfloat16) e considerando configurações multi GPU. Consulte a documentação oficial do unsloth para dicas de otimização de desempenho.
Pilha de tecnologia
pythonpytorch
Domain
machine learning
Tipo Issue
Pesquisa
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
2
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-3 horas
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Recente
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Principalmente claro
Prerequisites
PythonGPU training basics
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
60