Работать с Unsloth через VS Code можно двумя путями. Путь A: подключить ноутбук Unsloth в VS Code к рантайму Google Colab и обучать модель на GPU Colab. Путь B: командой unsloth start vscode подключить локальную модель к VS Code как агент. Выбор зависит от задачи и наличия GPU.
Развилка: обучение на Colab или локальная модель для агента
Документация Unsloth на unsloth.ai описывает первый путь: тонкая настройка LLM прямо из Visual Studio Code, локально или через расширение Google Colab. Ноутбук Unsloth подключается к рантайму Colab, обучение идёт на локальном или бесплатном Colab GPU.
README репозитория unslothai/unsloth описывает второй путь: Unsloth Start подключает Claude Code, Codex и другие агенты к локальным моделям одной командой. В таблице агентов есть строка Visual Studio Code с командой unsloth start vscode.
Разница в том, что именно запускается. Путь A запускает обучение: ноутбук выполняет ячейки, ставит зависимости, стартует рабочий процесс Unsloth. Путь B запускает инференс: локальная модель отвечает агенту внутри VS Code, веса не меняются.
Развилка решается вопросом: нужно обучить или дообучить модель — идём в Colab-путь. Нужна локальная модель как помощник в редакторе — идём в путь B. Оба пути сосуществуют и не конфликтуют.
Сторонние разборы, например на aiengineering.beehiiv.com, разбирают Colab-путь и отдельно отмечают, что локальный GPU не требуется. Это соответствует официальной инструкции: обучение идёт на железе Colab.
Путь A: что подготовить до старта
Документация Unsloth перечисляет требования к началу работы. Нужен установленный VS Code. Git для клонирования репозитория ноутбуков идёт по умолчанию. Нужен Google-аккаунт для аутентификации в Colab. Рекомендуется расширение Jupyter — в большинстве сборок VS Code оно уже стоит.
Локальный GPU не обязателен: обучение выполняется на рантайме Colab. Свой GPU нужен, только если вы сознательно выбираете локальное железо вместо Colab.
Проверьте три вещи перед первым запуском. Первое: VS Code открывается и расширения устанавливаются. Второе: git доступен в терминале. Третье: вы помните данные Google-аккаунта, к которому привязан Colab.
Разбор на blog.themenonlab.com описывает подключение ноутбука к Colab: выбор ядра Colab, добавление сервера, вход в Google-аккаунт и выбор GPU.
Путь A: установка расширения Colab
Откройте панель расширений в VS Code сочетанием Ctrl+Shift+X на Windows и Linux или Cmd+Shift+X на macOS. В поле поиска введите «Colab». Установите расширение Google Colab.
После установки расширение добавляет в VS Code поддержку подключения к рантаймам Colab. Отдельная авторизация на этом шаге не запрашивается: вход в Google-аккаунт произойдёт при добавлении сервера.
Если поиск не находит расширение, проверьте подключение к интернету и обновите список расширений. Название для поиска — «Colab», издатель Google.
Путь A: клонирование ноутбуков и выбор ядра
Клонируйте репозиторий ноутбуков Unsloth. Документация приводит команды:
git clone https://github.com/unslothai/notebooks
cd notebooks/nb
Откройте нужный ноутбук. Unsloth поддерживает большинство моделей, включая embedding и TTS. После команды cd notebooks/nb откройте файл Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb в текущей папке; путь от корня клонированного репозитория — nb/Qwen3_(4B)-GRPO.ipynb.
В панели инструментов ноутбука нажмите Select Kernel и выберите Colab. После этого появится выпадающий список серверов. Нажмите + Add New Colab Server. При первом подключении откроется окно браузера для аутентификации Google: войдите, предоставьте доступ и вернитесь в VS Code.
Путь A: выбор GPU и запуск
В настройках сервера установите Hardware accelerator в значение GPU. Выберите тип GPU, например T4, если он доступен. Задайте серверу произвольное имя.
Доступность GPU зависит от тарифа Colab и текущей загрузки мощностей. Если варианты GPU не отображаются, документация отсылает к разделу диагностики.
После подключения к серверу выберите появившееся Python-ядро рантайма, обычно Python 3. Затем нажмите Run All в панели инструментов ноутбука или выполняйте ячейки сверху вниз. Setup-ячейки установят зависимости и запустят рабочий процесс Unsloth.
Путь B: команда unsloth start vscode
README репозитория unslothai/unsloth описывает Unsloth Start как способ подключить Claude Code, Codex и другие агенты к локальным моделям одной командой. Для Visual Studio Code в таблице агентов указана команда unsloth start vscode.
Для VS Code начните с команды unsloth start vscode. Ниже приведён пример выбора модели из README; в нём запускается Claude Code:
unsloth start claude --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL
В примере параметр --model задаёт модель для Claude Code. Для подключения к VS Code используйте строку unsloth start vscode из таблицы агентов и сверяйте дополнительные параметры с актуальной инструкцией Unsloth Start. Задача этого пути — дать агенту доступ к локальной модели. Обучение при этом не запускается, веса модели не изменяются.
Перед выполнением unsloth start vscode установите Unsloth. В README для Windows приведена команда winget install --id UnslothAI.Unsloth -e; способы установки собраны в инструкции для Windows.
Таблица выбора пути
| Критерий | Путь A: Colab-рантайм | Путь B: локальная модель |
|---|---|---|
| Что запускается | Обучение ноутбука Unsloth | Инференс модели для агента VS Code |
| Свой GPU | Не обязателен | Зависит от модели и доступного оборудования; README также заявляет CPU |
| Google-аккаунт | Нужен для Colab | Не нужен |
| Основной инструмент | Расширение Colab и Jupyter | Команда unsloth start vscode |
| Что настраивается | Select Kernel, Colab-сервер, GPU | Модель в команде запуска |
Проверка подключения и симптом «только CPU»
Признак работающего Colab-пути: после выбора ядра ноутбук выполняет ячейки на рантайме Colab, setup-ячейки ставят зависимости, обучение стартует. В настройках сервера Hardware accelerator установлен в значение GPU.
Если в списке доступен только CPU, документация перечисляет возможные причины. Первая: на бесплатном тарифе Colab GPU временно недоступны — стоит повторить попытку позже. Вторая: подключение к рантайму Colab не установлено — проверьте Select Kernel → Colab и активный Colab-сервер. Третья: ограничения аккаунта или региона либо исчерпан лимит — помогает ожидание, другой Google-аккаунт или другой тариф.
Признак работающего пути B: команда unsloth start vscode запускает локальную модель, и VS Code получает к ней доступ. В этом режиме работает инференс: проверяйте, что подключённая модель отвечает в редакторе.
Карточка проверки перед продолжением
Запишите выбранный путь, имя ноутбука или модели и ожидаемое действие. Например: Colab, выбранный ноутбук, выполнение setup-ячеек, либо Unsloth Start, локальная модель, ответ на запрос в VS Code. Сопоставьте эту запись с тем, что видно в редакторе. Для Colab сохраните имя активного сервера и выбранного Python-ядра; при сбое это поможет вернуться к нужному подключению. Для локального пути попросите модель объяснить небольшой фрагмент открытого файла и проверьте, что ответ относится к нему. Это редакционная проверка связи с моделью; качество обучения она не измеряет.
Если GPU Colab недоступен, дождитесь доступного рантайма или проверьте другой разрешённый тариф. Если локальное оборудование не подходит выбранной модели, сначала уточните её требования. Установка расширения сама по себе эти ограничения не снимает.
Типовые сбои и действия
Разрыв рантайма Colab. Если ноутбук остаётся открытым, а сервер Colab отключается, VS Code может застрять в некорректном состоянии ядра после переподключения. Действие по документации: полностью закрыть вкладку ноутбука и открыть его заново.
Эфемерность Colab. Рантаймы Colab эфемерны. При перезапуске сервера обычно нужно заново выполнить setup-ячейки установки, чаще всего первые несколько ячеек ноутбука. Пакеты, поставленные в прошлой сессии, в новой сессии отсутствуют.
Повторный запуск setup-ячеек. После переподключения к новому серверу запускайте ячейки сверху вниз или через Run All, чтобы зависимости встали в правильном порядке.
Частые вопросы
Нужен ли локальный GPU для работы Unsloth через VS Code?
Для Colab-пути локальный GPU не обязателен: обучение идёт на рантайме Colab. Для локального пути требования зависят от модели и оборудования: README Unsloth заявляет поддержку GPU и CPU. Документация Unsloth отдельно отмечает, что тонкая настройка возможна локально или через расширение Google Colab.
Что делает команда unsloth start vscode?
Она подключает локальную модель к VS Code как агент. В README репозитория unslothai/unsloth эта команда стоит в таблице агентов рядом с Claude Code и Codex. Обучение модели команда не запускает: она даёт редактору доступ к модели на вашем железе.
Почему в VS Code виден только CPU?
Документация называет несколько возможных причин. GPU на бесплатном тарифе Colab могут быть временно недоступны. Подключение к рантайму Colab может быть не установлено. Возможны ограничения аккаунта или региона либо исчерпанный лимит. Действия: повторить позже, проверить Select Kernel → Colab, сменить аккаунт или тариф.
Что делать, если после разрыва Colab ноутбук не запускается?
Документация описывает это состояние как зависшее ядро после переподключения. Решение: полностью закрыть вкладку ноутбука и открыть его заново. После этого заново выберите ядро и запустите ячейки.
Пропали пакеты после перезапуска рантайма — почему?
Рантаймы Colab эфемерны. При перезапуске сервера нужно заново выполнить setup-ячейки установки, обычно первые несколько ячеек ноутбука. Так проявляется временный характер окружения Colab.