This is the Linux app named Unsloth whose latest release can be downloaded as VisionReinforcementLearning+MemoryEfficientRLsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Unsloth con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
Ad
perezoso
DESCRIPCIÓN
Unsloth es un framework diseñado para mejorar significativamente el rendimiento de Llama 3.3, DeepSeek-R1 y otros modelos de lenguaje de razonamiento de gran tamaño (LLM). Optimiza estos modelos para que se ejecuten hasta dos veces más rápido y utilicen un 2 % menos de memoria. Unsloth busca optimizar el ajuste fino de modelos de gran tamaño, ofreciendo a los usuarios una solución sencilla y eficiente en el uso de recursos para personalizar los LLM con sus conjuntos de datos. Ofrece una experiencia intuitiva mediante notebooks gratuitos y la posibilidad de exportar los modelos ajustados a diversos formatos.
Caracteristicas
- Mejora del rendimiento: los modelos funcionan dos veces más rápido con un 2 % menos de memoria.
- Compatibilidad con múltiples modelos: funciona con Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4 y más.
- Cuadernos gratuitos: Cuadernos fáciles de usar para realizar ajustes.
- Integración de conjuntos de datos: agregue sin problemas conjuntos de datos personalizados para realizar ajustes.
- Múltiples opciones de exportación: exporta modelos ajustados a GGUF, Ollama, vLLM o Hugging Face.
- Optimización de memoria: reduce el uso de memoria y mejora la velocidad.
- Integración de Kaggle y Colab: acceda a modelos en plataformas como Kaggle y Colab.
- Apto para principiantes: proceso sencillo e intuitivo para realizar ajustes.
- Documentación: Guías detalladas y documentación para la configuración y el uso.
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/unsloth.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
