Il s'agit de l'application Windows Unsloth, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom VisionReinforcementLearning+MemoryEfficientRLsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée Unsloth avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Insouciant
DESCRIPTION
Unsloth est un framework conçu pour améliorer significativement les performances de Llama 3.3, DeepSeek-R1 et d'autres grands modèles de langage (LLM) de raisonnement. Il optimise ces modèles pour une exécution jusqu'à deux fois plus rapide tout en utilisant 2 % de mémoire en moins. Unsloth vise à optimiser l'optimisation des grands modèles en offrant aux utilisateurs une solution simple et économe en ressources pour personnaliser les LLM avec leurs jeux de données. Il offre une expérience utilisateur conviviale grâce à des blocs-notes gratuits et la possibilité d'exporter les modèles optimisés vers différents formats.
Caractéristiques
- Amélioration des performances : les modèles fonctionnent 2 fois plus vite avec 70 % de mémoire en moins.
- Prise en charge de plusieurs modèles : fonctionne avec Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4 et plus encore.
- Carnets gratuits : des carnets faciles à utiliser pour un réglage précis.
- Intégration de jeux de données : ajoutez de manière transparente des jeux de données personnalisés pour un réglage précis.
- Plusieurs options d'exportation : exportez des modèles affinés vers GGUF, Ollama, vLLM ou Hugging Face.
- Optimisation de la mémoire : réduit l'utilisation de la mémoire tout en améliorant la vitesse.
- Intégration Kaggle et Colab : accédez aux modèles sur des plateformes comme Kaggle et Colab.
- Adapté aux débutants : processus simple et intuitif pour un réglage précis.
- Documentation : Guides et documentation détaillés pour l'installation et l'utilisation.
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/unsloth.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
