Apple SiliconでローカルLLM学習を高速化するUnsloth-MLX入門：MacBook環境構築とファインチューニング手順

2026年1月10日

当ページのリンクには広告が含まれています。

お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

「MacBookでLLMの学習は遅すぎる」「GPUサーバー代が高い」 と諦めていませんか？実は、Unsloth-MLXを使えば、手持ちのApple Silicon搭載MacBookで驚くほど快適にファインチューニングができるようになります。

本記事では、Apple Siliconに最適化された Unsloth-MLXの環境構築から、実際にLlama-3-8Bモデルを学習させてGGUF形式で書き出すまでの手順 をハンズオン形式で解説します。これを読めば、もう高価なクラウドGPUは不要になるかもしれません。

Unsloth-MLXとは？：MacでLLM学習を加速させる技術

💡 自社開発企業でAIエンジニアを目指す

社内SE転職ナビなら、ワークライフバランスを重視したホワイトな求人が見つかります。

社内SEを目指す方必見！IT・Webエンジニアの転職なら【社内SE転職ナビ】

Unslothと言えば、NVIDIA GPU向けに最適化された高速な学習ライブラリとして有名ですが、そのMac版（Apple Silicon対応版）が Unsloth-MLX です。

Appleの機械学習フレームワーク「MLX」をバックエンドに採用しており、M1/M2/M3チップのUnified Memoryアーキテクチャをフル活用することで、従来のPyTorch（MPS）と比較して圧倒的な高速化と省メモリ化を実現しています。より一般的なローカルLLM構築の完全ガイドも併せて参照すると、全体像が掴みやすくなります。

IT女子アラ美

MacBook AirでもLLMの学習なんてできるんですか？今までGoogle Colabを使っていました。

ITアライグマ

Unsloth-MLXならメモリ消費が劇的に抑えられるので、16GBメモリのモデルでも量子化を駆使すれば十分動作しますよ。

Unsloth-MLXの環境構築手順

それでは早速、MacBookに環境を構築していきましょう。基本的にはPython環境があればすぐに導入可能です。

Python環境の準備

MLXはPython 3.10以上を推奨しています。ここでは venv を使って仮想環境を作成します。

# 作業用ディレクトリの作成
mkdir unsloth-mlx-demo
cd unsloth-mlx-demo

# 仮想環境の作成と有効化（Python 3.11を想定）
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 必須ライブラリのインストール
pip install --upgrade pip
pip install "unsloth[mlx]"

これでUnslothのインストールは完了です。必要に応じて huggingface_hub なども入れておくと便利です。開発エディタとの連携については、CursorとローカルLLMの連携セットアップ完全ガイドを参考にしてください。

IT女子アラ美

Pythonのバージョン管理はどうすればいいですか？

ITアライグマ

pyenvなどを使うのが一般的ですが、MLXはバージョンに敏感なのでvenvでクリーンな環境を作るのが無難です。

【実装】Llama-3-8BをMacBookでファインチューニングする

環境が整ったら、実際にLlama-3-8Bモデルを読み込んで、サンプルデータセットで学習させてみましょう。Unsloth-MLXはKerasライクなAPIを提供しているため、非常に直感的に記述できます。

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

# 1. モデルとトークナイザーのロード（4bit量子化でロード）
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit",
    max_seq_length = 2048,
    dtype = None,
    load_in_4bit = True,
)

# 2. LoRAアダプターの設定
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r = 16, # 推奨値: 8, 16, 32...
    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"],
    lora_alpha = 16,
    lora_dropout = 0,
    bias = "none",
)

# 3. 学習の実行（SFTTrainerラッパーを使用）
from trl import SFTTrainer
from transformers import TrainingArguments

trainer = SFTTrainer(
    model = model,
    train_dataset = dataset, # 事前に用意したHuggingFaceデータセット
    dataset_text_field = "text",
    max_seq_length = 2048,
    args = TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size = 2,
        gradient_accumulation_steps = 4,
        warmup_steps = 5,
        max_steps = 60,
        learning_rate = 2e-4,
        fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(),
        bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(),
        logging_steps = 1,
        output_dir = "outputs",
        optim = "adamw_8bit",
    ),
)

trainer.train()

上記のコードを実行すると、MacBookのGPUコアを使って学習が始まります。MPS（Metal Performance Shaders）に最適化されているため、少し前のMacBookでも驚くような速度が出ます。本格的なNVIDIA DGXとSparkによるローカルAI環境構築と比較しても、個人開発レベルでは十分すぎる性能です。

IT女子アラ美

学習中にMacBookがすごく熱くなりそうで心配です。

ITアライグマ

高負荷がかかるので発熱は避けられません。ファンコントロールアプリでファンを全開にしておくのがおすすめです。

推論とGGUF変換：学習済みモデルをローカルで動かす

学習が終わったら、作成したLoRAアダプターを使って推論を行います。また、Ollamaなどで使いやすいようにGGUF形式に変換することも可能です。

上のグラフは、Llama-3-8Bのファインチューニングにかかった時間を環境別に比較したものです。Unsloth-MLXを使うことで、PyTorch(MPS)と比較しても 4倍以上の高速化 が実現できています。CPU学習とは比較になりません。

GGUFへの変換

UnslothにはGGUF変換機能も組み込まれています。

# GGUF形式（q4_k_m）で保存
model.save_pretrained_gguf("model_contents", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m")

これで出力された .gguf ファイルを ollama create コマンドで読み込めば、自作の学習モデルをOllama経由でCursorやVSCodeの拡張機能から使えるようになります。具体的な連携方法は、CursorでローカルLLMを活用する方法で解説しています。

IT女子アラ美

GGUFに変換すれば他のPCでも動かせますか？

ITアライグマ

はい、Ollamaが入っていればWindowsでもLinuxでも動作します。配布も簡単になりますよ。

MacBookでのLLM開発を加速させるためのヒント（ケーススタディ）

📚

フリーランスとして独立するなら

TechGoなら高単価なLLM開発案件も豊富に取り扱っています。

ITエンジニアのハイクラス転職なら【TechGo（テックゴー）】

実際にM2 Max搭載のMacBook Proでローカル学習環境を整備した際の、導入前の状況について共有します。

状況（Before）

環境：M2 Max (メモリ96GB)
課題：以前はクラウドGPU（A100）の時間課金が月額3万円を超えていた
ストレス：ちょっとした実験コードを動かすのにもインスタンス起動待ちが発生

行動（Action）

Unsloth-MLXとOllamaを組み合わせた完全ローカル開発環境へ移行しました。

学習：Unsloth-MLXで小規模な検証（PoC）をローカル完結
推論：Ollamaサーバーを常駐させ、コーディング支援に自作モデルを活用
放熱対策：ノートPCクーラーを導入し、サーマルスロットリングを回避

結果（After）

コスト削減：クラウド費用が月額3万円→ほぼ0円に
開発スピード：思いついた瞬間に学習を回せるようになり、試行錯誤の回数が倍増
スキル向上：ローカルで深層までデバッグできるため、モデルの挙動への理解が深まった

こうした環境整備は、デスク環境と作業効率の関係性でも触れたように、エンジニアの生産性を劇的に向上させます。

IT女子アラ美

ローカルだと通信遅延もないし、セキュリティ的にも安心ですね。

ITアライグマ

その通りです。特に機密データを扱う場合、クラウドにアップロードせずに完結できるのは大きな強みになります。

Unsloth-MLX導入で得られるメリット

Unsloth-MLXを導入することで、個人開発者でも最先端のLLM開発に参加できるようになります。環境構築につまずいた場合は、ローカルLLM構築の完全ガイドも参考にしてみてください。

本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。

比較項目	DMM 生成AI CAMP	Aidemy Premium
目的・ゴール	ビジネス活用・効率化非エンジニア向け	エンジニア転身・E資格Python/AI開発
難易度	初心者◎プロンプト作成中心	中級者〜コード記述あり
補助金・給付金	最大70%還元リスキリング補助金対象	最大70%還元教育訓練給付金対象
おすすめ度	S今の仕事に活かすなら	SAIエンジニアになるなら
公式サイト	詳細を見る	詳細を見る