Former et exécuter des modèles d'IA locaux
Unsloth est une bibliothèque qui accélère la formation et l'exécution de grands modèles de langage (LLM) et de modèles de diffusion dans un environnement natif. Il rend les processus de réglage fin des modèles populaires plus accessibles en optimisant l'utilisation de la mémoire.
Mises à jour
- 24 octobre 2026: Étoiles 78,300 → 78,491, dernière version v0.1.910-beta (23 octobre 2026).
- 20 octobre 2026: Étoiles 78,100 → 78,300, dernière version v0.1.909-beta (19 octobre 2026).
- 16 octobre 2026: Étoiles 77,941 → 78,100, dernière version v0.1.908-beta (15 octobre 2026).
- 13 octobre 2026: Étoiles 77,879 → 77,941, dernière version v0.1.907-beta (13 octobre 2026).
Ce que ça vous apporte
- Exécutez de grands modèles de langage et des outils de rendu sur votre ordinateur local.
- Effectuez des processus de réglage fin deux fois plus rapidement et avec 70 % d'utilisation de mémoire en moins.
- Intégrez des agents de développement logiciel comme Claude Code à vos modèles natifs.
Installation
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | shExécution
unsloth start claudeSi vous ne codez pas
Je souhaite entraîner un modèle d'IA sur mon ordinateur local à l'aide d'Unsloth. Pouvez-vous expliquer étape par étape les paramètres de configuration optimaux qui me permettront d'utiliser mes ressources matérielles de la manière la plus efficace, d'optimiser l'utilisation de la mémoire et d'accélérer le processus de réglage fin ?
Dépôt : https://github.com/unslothai/unsloth. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.
Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.
Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.
Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.
Termes liés du glossaire
Liens
TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-08-14 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.