Dernière mise à jour 08-22-2026
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Unsloth
Unsloth vous permet d'entraîner, d'exécuter et d'exporter des modèles de langage de grande taille sur votre propre matériel via une bibliothèque Python open source et une application Desktop locale. Vous discutez avec des modèles GGUF et safetensor, créez des jeux de données à partir de documents, générez des images et des vidéos, et exportez des poids entraînés vers des outils comme Ollama ou vLLM sans quitter votre machine. Il s'adresse aux ingénieurs ML, chercheurs et amateurs souhaitant un entraînement LoRA plus rapide sans sacrifier le choix du modèle.
La bibliothèque principale réécrit les noyaux d'entraînement en Triton et revendique un affinage environ 2 fois plus rapide avec environ 70 % de VRAM en moins que les configurations standard, avec le support de plus de 500 modèles de texte, vision, audio et embeddings. Unsloth Desktop ajoute des flux de travail sans code : les Data Recipes transforment les PDF, CSV et JSON en données d'entraînement, tandis que l'observabilité en temps réel suit la perte et l'utilisation du GPU pendant les exécutions.
Vous pouvez tout faire fonctionner hors ligne sur Mac, Windows ou Linux. Desktop inclut un appel d'outils auto-réparateur, l'exécution de code Bash et Python, une recherche web privée dans les traces du modèle, et un point d'accès API compatible OpenAI pour des outils comme Claude Code ou Codex. Le package open source reste sous Apache 2.0 ; les composants UI Desktop utilisent AGPL-3.0.
Entraînez plus de 500 modèles de texte, vision, audio et embedding avec des noyaux Triton personnalisés
Unsloth Desktop exécute des modèles GGUF et safetensor 100% hors ligne sur Mac, Windows et Linux
Générez des images avec MiniMax-H3, FLUX, et Z-Image plus vidéo avec Wan et LTX localement
Connectez Claude Code et Codex aux modèles locaux via la commande unsloth start
Appel d'outils d'auto-réparation avec Bash, exécution Python, et recherche web privée dans le chat
Exportez les poids fine-tunés vers GGUF, safetensors, Ollama, vLLM, ou LM Studio
Bibliothèque principale open-source avec plus de 67 000 étoiles GitHub et des canaux communautaires actifs.
Affirme un fine-tuning 2x plus rapide avec environ 70% de VRAM en moins que les stacks d'entraînement standard.
Unsloth Desktop regroupe inférence locale, formation sans code, et export en une seule application hors ligne.
Prend en charge plus de 500 familles de modèles, y compris texte, vision, TTS, et modèles d'embedding.
Les niveaux Pro et Enterprise nécessitent de contacter la vente sans prix public listé.
Le support de formation Desktop AMD n'est pas encore disponible malgré le chat fonctionnant aujourd'hui.
Desktop est encore en version bêta avec des corrections en cours et des déploiements de fonctionnalités attendus.
Unsloth est-il gratuit ?
Oui. Unsloth propose une version open-source gratuite sur GitHub avec prise en charge des modèles Mistral, Gemma et Llama, ainsi que du fine-tuning LoRA en 4 bits et 16 bits. Les offres Unsloth Pro et Enterprise avec entraînement multi-GPU plus rapide nécessitent de contacter l'équipe pour les tarifs.
Quelles plateformes supporte Unsloth Desktop ?
Unsloth Desktop fonctionne localement sur Mac, Windows, Linux et WSL. L'entraînement est compatible avec les GPU NVIDIA RTX 30/40/50, Blackwell, DGX Spark/Station et Intel. Mac prend en charge l'entraînement, MLX et l'inférence GGUF. Le chat AMD fonctionne aujourd'hui ; le support complet de l'entraînement Desktop est annoncé comme prochainement disponible.
Unsloth collecte-t-il des données utilisateur ?
Unsloth indique ne pas collecter de télémétrie d'utilisation. Unsloth Desktop fonctionne entièrement hors ligne et localement. L'entreprise ne collecte que des informations matérielles minimales comme le type de GPU pour vérifier la compatibilité.
Puis-je utiliser Unsloth sans affiner un modèle ?
Oui. Vous pouvez télécharger et utiliser n'importe quel modèle GGUF ou supporté dans Unsloth Desktop sans entraînement. L'interface permet aussi de discuter, comparer les modèles côte à côte et exporter les poids existants.
Unsloth prend-il en charge une API compatible OpenAI ?
Oui. Unsloth Desktop expose un point d'accès API compatible OpenAI pour que des outils comme Claude Code et Codex puissent appeler localement Qwen, Gemma et d'autres modèles avec les fonctionnalités d'inférence d'Unsloth telles que l'appel d'outils et la recherche web.
Quelle licence utilise Unsloth ?
Unsloth utilise une double licence. Le package principal Unsloth reste sous Apache 2.0, tandis que les composants optionnels, y compris l'interface Unsloth Desktop, sont sous licence AGPL-3.0.