AMD-brugere får nu mærkbart hurtigere svar fra AI
Version 0.1.807-beta bruger Vulkan som standard på AMD, retter over 200 fejl og gør Python-pakken 44 procent mindre.
Læs i dit tempo
Kort
Unsloth-opdateringen giver AMD-brugere op til 23 procent hurtigere promptbehandling med Vulkan som standard og over 200 fejlrettelser. Det betyder, at AI-modeller kører hurtigere på AMD-hardware, og problemer med gibberish er løst. Nu følger hurtigere RAG-upload, GPT-6 Astra til Codex, og nye Docker-images til NVIDIA.
Begynder
Unsloth 0.1.807-beta er en opdatering, der gør det hurtigere at bruge kunstig intelligens på forskellige computere. For folk med AMD-hardware betyder det, at deres computer nu kan behandle spørgsmål og kommandoer op til 23 procent hurtigere. Tidligere brugte AMD-computere et program kaldet ROCm til at styre grafikken, men nu bruger de i stedet noget, der hedder Vulkan, som er mere effektivt. Det gælder både på Windows og på nogle specielle AMD-processorer, hvor promptbehandlingen (altså tiden det tager at forstå, hvad du skriver) er blevet markant hurtigere, og genereringen af svar er også blevet 8 procent hurtigere.
Opdateringen løser også en række tekniske problemer. For eksempel har nogle AMD-grafikkort uden ROCm tidligere været nødt til at bruge computerens hovedprocessor (CPU) til at køre AI-modeller, men nu kan de også bruge Vulkan, hvilket er hurtigere. Der er også blevet rettet fejl, der fik nogle AMD-processorer til at producere uforståeligt »sludder« (gibberish) i deres svar. Samlet set er over 200 fejl blevet rettet, og selve programfilerne er blevet 50 procent mindre, hvilket gør dem nemmere at håndtere og hurtigere at downloade.
For folk med Apple-computere er der også gode nyheder. Træning af visse AI-modeller er nu op til 25 procent hurtigere, og hukommelsesforbruget til at håndtere lange prompts er blevet reduceret med op til 74 procent. Derudover er der kommet understøttelse af nye teknikker som DoRA og flere måder at træne modeller på. Windows-brugere får nu signerede filer, hvilket betyder, at computerens sikkerhedssystem ikke længere blokerer dem så ofte, og hvis noget bliver blokeret, får man en klar besked om hvorfor. Endelig er der udgivet nye Docker-images til NVIDIA-hardware, og der er lavet forbedringer, så downloads og uploads af dokumenter ikke længere ser ud til at gå i stå.

Unsloth 0.1.807-beta giver AMD-brugere op til 23 procent hurtigere promptbehandling. Vulkan er nu standard i stedet for ROCm på AMD-hardware. Prefill og decoding kører omkring 20 procent hurtigere på Windows, og på Strix Halo-processorer er promptbehandlingen op til 23 procent hurtigere, mens generering er 8 procent hurtigere.
AMD iGPU'er uden ROCm bruger nu også Vulkan i stedet for CPU på Linux. Problemer med gibberish på Strix og iGPU'er er blevet rettet i upstream og rapporteret til AMD.
Opdateringen retter over 200 fejl og gør binærfilerne 50 procent mindre. Python-pakken er blevet 44 procent mindre, og PyTorch 2.11 er nu standard i alle installationsprogrammer.
Apple Silicon-brugere får op til 25 procent hurtigere træning af gated-delta-modeller. Kvantiserede MLX-hukommelsescaches bruger op til 74 procent mindre hukommelse til prompts. Batched MLX-generering streamer nu og sampler hver chat uafhængigt, og der er kommet understøttelse af DoRA og flere DPO-tabstyper.
Windows-brugere får signerede llama.cpp-binærfiler, hvilket reducerer blokeringer fra Smart App Control. Windows forklarer nu tydeligt, når code integrity blokerer modelindlæsning.
Studio- og API-delen har fået hurtigere RAG- og dokumentupload, der ikke længere ser ud til at hænge ved 28 procent. GPT-6 Astra er tilgængelig for Codex-login med ræsonnement-kontroller fra Low til Max.
Nye Docker-images til NVIDIA-hardware fra Turing til Blackwell er udgivet. Native AMD64- og ARM64-images er tilgængelige fra Docker Hub, og AppImage-byg er blevet mere pålidelig med en fastlåst release-værktøjskæde.
Det er uklart: De mange mindre Studio-rettelser i release notes er ikke beskrevet enkeltvis.
Kilder
- Large Performance Improvements + Fixes github.com
Produktionshistorie
- Radar Signal ? af 100 · spredning 1 kilder
- Vurdering Nyheds 5/5 — Performance-forbedringer i Unsloth til model-træning
- Skrevet Model: deepseek-v4-flash · temperatur 0.4
- Overskrift 5 kandidater, valgt af chat.dk
- Korrektur 1 zen · 2 rettelser
- Korrektur 2 chatdk · 1 rettelser
- Vedtagelse ainews-auto-v3 · score 0.3812