Este é o aplicativo Linux chamado Unsloth, cuja versão mais recente pode ser baixada como VisionReinforcementLearning+MemoryEfficientRLsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado Unsloth com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Despreguiça
DESCRIÇÃO
O Unsloth é um framework projetado para melhorar significativamente o desempenho do Llama 3.3, DeepSeek-R1 e outros modelos de linguagem de raciocínio (LLMs). Ele otimiza esses modelos para que rodem até 2x mais rápido, consumindo 70% menos memória. O Unsloth visa tornar o ajuste fino de modelos grandes mais eficiente, oferecendo aos usuários uma solução simples e eficiente em termos de recursos para personalizar LLMs com seus conjuntos de dados. Ele oferece uma experiência intuitiva por meio de notebooks gratuitos e a capacidade de exportar modelos ajustados para diversos formatos.
Recursos
- Aumento de desempenho: os modelos rodam 2x mais rápido com 70% menos memória.
- Suporte para vários modelos: funciona com Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4 e mais.
- Cadernos gratuitos: Cadernos fáceis de usar para ajustes finos.
- Integração de conjuntos de dados: adicione facilmente conjuntos de dados personalizados para ajustes finos.
- Várias opções de exportação: exporte modelos ajustados para GGUF, Ollama, vLLM ou Hugging Face.
- Otimização de memória: reduz o uso de memória e melhora a velocidade.
- Integração com Kaggle e Colab: acesse modelos em plataformas como Kaggle e Colab.
- Fácil para iniciantes: processo simples e intuitivo para ajustes finos.
- Documentação: Guias detalhados e documentação para configuração e uso.
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/unsloth.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
