Ito ang Windows app na pinangalanang Unsloth na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang VisionReinforcementLearning+MemoryEfficientRLsourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Unsloth sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
Walanghiya
DESCRIPTION:
Ang Unsloth ay isang framework na idinisenyo upang makabuluhang pahusayin ang pagganap ng Llama 3.3, DeepSeek-R1, at iba pang mga reasoning large language models (LLMs). Ino-optimize nito ang mga modelong ito na tumakbo nang hanggang 2x na mas mabilis habang gumagamit ng 70% mas kaunting memorya. Nilalayon ng Unsloth na gawing mas mahusay ang pag-finetune ng malalaking modelo, na nag-aalok sa mga user ng simple, resource-efficient na solusyon para sa pag-customize ng mga LLM sa kanilang mga dataset. Nagbibigay ito ng user-friendly na karanasan sa pamamagitan ng mga libreng notebook at kakayahang mag-export ng mga finetuned na modelo sa iba't ibang format.
Mga tampok
- Pagpapalakas ng performance: Ang mga modelo ay tumatakbo nang 2x na mas mabilis na may 70% mas kaunting memorya.
- Suporta para sa maraming modelo: Gumagana sa Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, at higit pa.
- Mga libreng notebook: Mga notebook na madaling gamitin para sa finetuning.
- Pagsasama ng dataset: Walang putol na magdagdag ng mga custom na dataset para sa finetuning.
- Maramihang opsyon sa pag-export: I-export ang mga finetuned na modelo sa GGUF, Ollama, vLLM, o Hugging Face.
- Pag-optimize ng memorya: Binabawasan ang paggamit ng memorya habang pinapabuti ang bilis.
- Pagsasama ng Kaggle at Colab: I-access ang mga modelo sa mga platform tulad ng Kaggle at Colab.
- Beginner-friendly: Simple at intuitive na proseso para sa finetuning.
- Dokumentasyon: Mga detalyadong gabay at dokumentasyon para sa pag-setup at paggamit.
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/unsloth.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.