Unsloth 发布 Unsloth Studio Beta 无代码本地训练界面

今天，我们激动地推出 Unsloth Studio （Beta 版）：一个开源、无代码的 Web UI，可在统一的本地界面中训练、运行和导出开放模型。

• 在 Mac、Windows、Linux 上本地运行 GGUF 和 safetensor 模型。

• 以 2 倍速度训练 500+ 模型，VRAM 占用减少 70%（无精度损失）

• 运行和训练文本、视觉、TTS 音频、嵌入模型

阅读 Unsloth Studio 博客

• MacOS 和 CPU 可用于 Chat GGUF 推理。MLX 训练即将推出。

• ​将你的模型导出为 GGUF、16 位 safetensor 等格式。

• ​自动推理参数调优和编辑聊天模板。

Unsloth Studio 支持​自愈式工具调用 / 网络搜索 + 代码执行​。LLM 可以在沙箱中运行代码和程序，从而进行计算、分析数据、测试代码、生成文件，或通过实际计算验证答案。这使模型的回答更可靠、更准确。

无需数据集。通过 Unsloth Data Recipes 将 PDF、CSV、DOCX、TXT 或任何文件转换为结构化合成数据集。通过图节点工作流可视化地构建和编辑数据集，并将其用于微调。

Unsloth Studio 提供完整的工作流，从数据准备和训练到可观测性、推理、导出和部署。你现在可以通过 GitHub 在本地使用 Unsloth Studio：

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一如既往，非常感谢大家的支持。感谢 NVIDIA 和 Hugging Face 作为出色的合作伙伴。我们希望很快发布多 GPU 和 Apple Silicon MLX 训练！