古董级GPU也能流畅运行DeepSeek同款GRPO，显存需求仅1GB，性能不减当年！

最近，开源微调工具Unsloth再次引起了广泛关注。这次，它带来了对DeepSeek-R1同款GRPO训练算法的进一步优化，显著提升了性能。Unsloth在短短两周内，成功将上下文的长度扩展了10倍，同时将显存需求降低到了原来的1/10。这一突破意味着，现在仅需5GB的VRAM，就能训练推理模型Qwen2.5（1.5B），相比之前减少了2GB的显存需求。😲

这一技术的进步不仅大幅降低了硬件门槛，还保持了模型的准确性。例如，使用最新的Unsloth，即使是16年发布的GTX1060这样的“电子古董”，其8GB的显存也足以应对当前的训练需求。这一成就的实现，主要得益于Unsloth对GRPO算法的优化，特别是在处理长上下文时的显存效率上取得了显著提升。🚀

在技术细节方面，Unsloth通过一系列创新技巧，如优化内存使用和计算效率，成功将长上下文训练所需的VRAM减少了90%。例如，在Llama3.1（8B）模型的20K上下文长度训练中，Unsloth仅需54.3GB的VRAM，而传统方法则需要510.8GB。这一巨大的节省主要归功于Unsloth对内存使用的精细管理和对计算过程的优化。💡

Unsloth还引入了分组相对策略优化（GRPO）算法，这一算法源自DeepSeek的研究，旨在通过优化策略提升模型的训练效率和性能。GRPO算法通过调整损失函数中的KL散度计算，有效地减少了模型训练中的资源消耗，同时保持了模型的高性能。📊

Unsloth的这一系列优化不仅推动了开源工具的发展，也为广大研究者和开发者提供了更为高效和经济的模型训练方案。未来，随着这些技术的进一步成熟和普及，我们有理由期待更多创新的应用和突破。🌟