Última atualização 06-28-2026
Categoria:
Reviews:
Join thousands of AI enthusiasts in the World of AI!
Unsloth
Unsloth é uma pilha de código aberto para treinar, executar e exportar grandes modelos de linguagem em seu próprio hardware. Ela combina uma biblioteca de ajuste fino em Python com o Unsloth Studio, uma interface web local onde você pode conversar com modelos GGUF e safetensor, construir conjuntos de dados a partir de documentos e enviar pesos treinados para ferramentas como Ollama ou vLLM. O projeto é voltado para engenheiros de ML, pesquisadores e entusiastas que desejam treinamentos LoRA mais rápidos sem abrir mão da escolha do modelo.
A biblioteca principal reescreve kernels de treinamento em Triton e promete cerca de 2x mais rápido no ajuste fino, com aproximadamente 70% a menos de VRAM do que configurações padrão, suportando mais de 500 modelos de texto, visão, áudio e embedding. O Unsloth Studio adiciona fluxos de trabalho sem código: as Receitas de Dados transformam PDFs, CSVs e JSONs em dados de treinamento, enquanto a observabilidade em tempo real monitora perda e uso de GPU durante as execuções.
Você pode executar tudo offline no Mac, Windows ou Linux. O Studio inclui chamadas de ferramentas auto-recuperáveis, execução de código Bash e Python, busca na web dentro de rastros de modelos e um endpoint API compatível com OpenAI para ferramentas como Claude Code ou Codex. O pacote de código aberto permanece sob licença Apache 2.0; os componentes da interface do Studio usam AGPL-3.0.
Treine mais de 500 modelos de texto, visão, áudio e embedding com kernels personalizados Triton
Unsloth Studio executa modelos GGUF e safetensor 100% offline no Mac e Windows
Data Recipes constroem conjuntos de dados para treinamento a partir de arquivos PDF, CSV, JSON, DOCX e TXT
Ferramenta de autocorreção com chamadas via Bash, execução Python e busca web no chat
Exporte pesos ajustados para GGUF, safetensors, Ollama, vLLM ou LM Studio
Endpoint de API compatível com OpenAI para Claude Code, Codex e outras integrações
Biblioteca core open-source com mais de 67.000 estrelas no GitHub e canais comunitários ativos.
Afirma fine-tuning 2x mais rápido com cerca de 70% menos VRAM que as pilhas de treinamento padrão.
Unsloth Studio integra inferência local, treinamento sem código e exportação em uma única interface offline.
Suporta mais de 500 famílias de modelos, incluindo texto, visão, TTS e modelos de embeddings.
Os níveis Pro e Enterprise requerem contato com vendas, não havendo preços públicos listados.
O suporte ao treinamento AMD Studio ainda não está disponível, apesar do chat estar funcionando hoje.
O Studio ainda está em beta, com correções contínuas e lançamentos de recursos esperados.
O Unsloth é gratuito para usar?
Sim. O Unsloth oferece uma versão gratuita e de código aberto no GitHub com suporte para os modelos Mistral, Gemma e Llama, além de fine-tuning LoRA em 4-bit e 16-bit. As versões Unsloth Pro e Enterprise, com treinamento multi-GPU mais rápido, requerem contato com a equipe para preços.
Quais plataformas o Unsloth Studio suporta?
O Unsloth Studio roda localmente no Mac, Windows, Linux e WSL. O treinamento funciona em GPUs NVIDIA RTX 30/40/50, Blackwell, DGX Spark/Station e Intel. No Mac, são suportados treinamento, MLX e inferência GGUF. O chat com AMD já funciona; o suporte completo ao treinamento no Studio está listado como em breve.
O Unsloth coleta dados dos usuários?
O Unsloth afirma que não coleta telemetria de uso. O Unsloth Studio funciona totalmente offline e localmente. A empresa coleta apenas informações mínimas de hardware, como o tipo de GPU, para verificar compatibilidade.
Posso usar o Unsloth sem fazer fine-tuning em um modelo?
Sim. Você pode baixar e executar qualquer modelo GGUF ou suportado no Unsloth Studio sem precisar treinar. A interface também suporta chat, comparação paralela de modelos e exportação dos pesos existentes.
O Unsloth suporta uma API compatível com OpenAI?
Sim. O Unsloth Studio disponibiliza uma API compatível com OpenAI, permitindo que ferramentas como Claude Code e Codex chamem modelos locais Qwen, Gemma e outros, com recursos de inferência do Unsloth como chamada de ferramentas e busca na web.
Qual licença o Unsloth usa?
O Unsloth usa licenciamento duplo. O pacote principal do Unsloth permanece sob Apache 2.0, enquanto componentes opcionais, incluindo a interface Unsloth Studio, são licenciados sob AGPL-3.0.