Trainieren und betreiben Sie lokale KI-Modelle
Unsloth ist eine Bibliothek, die das Training und die Ausführung großer Sprachmodelle (LLM) und Diffusionsmodelle in einer nativen Umgebung beschleunigt. Es macht die Feinabstimmung von Prozessen beliebter Modelle durch die Optimierung der Speichernutzung leichter zugänglich.
Aktualisierungen
- 24. Oktober 2026: Sterne 78,300 → 78,491, neueste Version v0.1.910-beta (23. Oktober 2026).
- 20. Oktober 2026: Sterne 78,100 → 78,300, neueste Version v0.1.909-beta (19. Oktober 2026).
- 16. Oktober 2026: Sterne 77,941 → 78,100, neueste Version v0.1.908-beta (15. Oktober 2026).
- 13. Oktober 2026: Sterne 77,879 → 77,941, neueste Version v0.1.907-beta (13. Oktober 2026).
Was es bringt
- Führen Sie große Sprachmodelle und Rendering-Tools auf Ihrem lokalen Computer aus.
- Führen Sie Feinabstimmungsprozesse doppelt so schnell und mit 70 % weniger Speicherverbrauch durch.
- Integrieren Sie Softwareentwicklungsagenten wie Claude Code in Ihre nativen Modelle.
Installation
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | shAusführung
unsloth start claudeWenn Sie nicht programmieren
Ich möchte mit Unsloth ein KI-Modell auf meinem lokalen Computer trainieren. Können Sie mir Schritt für Schritt die optimalen Konfigurationseinstellungen erläutern, die es mir ermöglichen, meine Hardwareressourcen optimal zu nutzen, die Speichernutzung zu optimieren und den Feinabstimmungsprozess zu beschleunigen?
Repository: https://github.com/unslothai/unsloth. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-08-14 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.