最近推送 2026-10-28 23:46(0 天前),属于活跃维护
unslothai/unsloth
GITHUB中文整理主语言 Python · 78,673 星 · Apache-2.0 · 创建于 2023-11-30
一个在本地运行和训练大语言模型、扩散模型等 AI 模型的工具,提供桌面应用、网页界面和代码调用三种使用方式。
仓库健康度
5 个维度开放 Issue 408 个 · Fork 7,305 个
star 记录还不够天数,增量算不出来
许可证 Apache-2.0 · 8 个 topics
这一项暂无数据,不代表项目没有发布
「证据不足」表示这项数据暂时没有取到,不能读成「项目有问题」;「部分数据」表示只拿到一部分信号。版本发布要额外调 Releases 接口,下一版补。
Star 趋势
6 天记录横轴 2026-10-23 → 2026-10-28,纵轴按这段时间的最小/最大值拉伸。趋势来自站内每天记录一次的星数,页面打开时不会实时请求 GitHub。
它解决什么问题
据 README 归纳直接在本地跑模型和微调通常要自己配环境、写训练脚本、处理显存和格式转换,普通用户很难上手;模型跑起来后还缺少对话界面、对外接口和局域网访问手段。它把这些整合成开箱即用的本地入口,省去重复搭建的麻烦。
核心能力
7 条- 1用 LoRA、QLoRA、全量微调和预训练等方式训练语言模型、扩散模型等多种模型
- 2完成强化学习、DPO、GRPO 等训练流程,并支持 FP8
- 3把模型导出为 GGUF、NVFP4、FP8 等格式并部署
- 4从 PDF、CSV、DOCX 等文件构建训练数据集
- 5在局域网或经 Cloudflare HTTPS 远程访问本地模型
- 6以 OpenAI 兼容接口对外提供模型服务
- 7把 Claude Code、Codex 等智能体连接到本地模型
项目画像
6 个角度项目定位
一个在本地运行和训练大语言模型、扩散模型等 AI 模型的工具,提供桌面应用、网页界面和代码调用三种使用方式。
适合谁
想在本地电脑上运行和微调语言模型、图像或视频扩散模型的个人用户和开发者,包括需要私有化模型服务、不想依赖云端 API 的团队。
典型场景
一是用本地显卡微调语言模型或扩散模型,完成后导出为 GGUF 等格式在本地使用;二是通过网页界面对话式运行多个模型,并在局域网内用其他设备访问;三是把本地模型接入 Claude Code、Codex 等智能体,用于写代码和调用工具;四是从 PDF、CSV 等文件整理训练数据,用于模型微调。
部署难度
可通过桌面应用直接安装,也可用 Docker 镜像或克隆仓库后运行安装脚本启动网页界面,需要准备 Python 环境,并在使用 GPU 时配置显卡驱动。
风险限制
不同操作系统和 GPU 环境需要相应的安装方式,部分功能依赖显卡等硬件条件;本地部署细节需自行查阅文档。
最近维护
最近一次推送是 2026-10-28 23:46。 实现方式:提供桌面应用、网页界面和代码库三种形态,底层用 Python 完成模型加载、训练与推理,统一管理显存和训练流程;网页界面可作为服务运行并指定端口,同时对外暴露兼容 OpenAI 的接口。
README 原文细节
3 个板块核心功能README 里列出来的能力清单
⭐ Features
Unsloth works on Windows, Linux, WSL and macOS. We support Multi GPU setups, NVIDIA, AMD, Intel GPUs, CPUs and the Vulkan backend.
怎么安装从零跑起来的步骤
Train & Deploy
- Fine-tuning: Train LLMs, diffusion, decision, TTS, and embedding models 2× faster with 70% less VRAM with no accuracy loss
- Complete support: Supports reinforcement learning, LoRA, QLoRA, full fine tuning, pretraining, RL, GRPO, DPO, and FP8.
- Export & Deploy: Export or Deploy models including GGUF, NVFP4, FP8 and more formats.
- Datasets: Build datasets from PDFs, CSVs, DOCX files, and more with Data Recipes.
📥 Install
Unsloth can be used in three ways: Unsloth Desktop, the desktop app; Unsloth Studio, the web UI; or Unsloth Core, the code based version.
📥 Advanced Installation
The below advanced instructions are for Unsloth Studio. For Unsloth Core advanced installation, view our docs.
Developer / Nightly / Experimental installs: macOS, Linux, WSL: The developer install builds from the main branch, which is the latest (nightly) source.
To install into an isolated location, set UNSLOTHSTUDIOHOME:
Developer / Nightly / Experimental installs: Windows PowerShell: The developer install builds from the main branch, which is the latest (nightly) source.
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
./install.sh --local
unsloth studio -p 8888
其它说明README 里剩下的内容
⚡ Get started
Download the native Unsloth Desktop app for your operating system: Platform Link Windows Download macOS Download Linux / Ubuntu (deb) Download Linux / Ubuntu (ARM64) (deb) Download Linux (AppImage) Download Windows (ARM64) Download
The Unsloth Docker image unsloth/unsloth is available on Docker. Read guide.
- 𝕏 (Twitter)
Run & Build with AI
- Run and train LLMs, MLX, GGUF, diffusion, decision, embedding, audio models: Qwen3.8, GLM-5.3-Flash, Kimi K3, Qwen-Image-2.1, MiniMax-H3, DeepSeek-V4, Gemma 4.
- Agents & Tools: Use local models with Claude Code, Codex, and MCP, including tool calling and code execution.
- Search & RAG: Use private and unlimited web search, deep research, auto-compaction (rolling context window) and RAG.
- Image and video: Run and train image and video diffusion or multimodal models
- Remote & LAN: Access your local models from any device on LAN or remotely through secure Cloudflare HTTPS.
- Connect: Serve models through an OpenAI compatible API. Also connect your ChatGPT/Codex subscription and cloud providers
🚀 Unsloth Start
Unsloth Start connects Claude Code, Codex and other agents to local models with one command.
- Claude Code — unsloth start claude
- OpenAI Codex — unsloth start codex
- Visual Studio Code — unsloth start vscode
- DeepSeek Harness — unsloth start dsh
- OpenCode — unsloth start opencode
- Hermes Agent — unsloth start hermes
- Pi — unsloth start pi
- OpenClaw — unsloth start openclaw
- Mistral Vibe — unsloth start vibe
关于 unsloth 的常见问题
7 个问题unsloth 是做什么的?
一个在本地运行和训练大语言模型、扩散模型等 AI 模型的工具,提供桌面应用、网页界面和代码调用三种使用方式。 直接在本地跑模型和微调通常要自己配环境、写训练脚本、处理显存和格式转换,普通用户很难上手;模型跑起来后还缺少对话界面、对外接口和局域网访问手段。它把这些整合成开箱即用的本地入口,省去重复搭建的麻烦。
unsloth 有哪些功能?
核心能力:用 LoRA、QLoRA、全量微调和预训练等方式训练语言模型、扩散模型等多种模型;完成强化学习、DPO、GRPO 等训练流程,并支持 FP8;把模型导出为 GGUF、NVFP4、FP8 等格式并部署;从 PDF、CSV、DOCX 等文件构建训练数据集;在局域网或经 Cloudflare HTTPS 远程访问本地模型;以 OpenAI 兼容接口对外提供模型服务;把 Claude Code、Codex 等智能体连接到本地模型。
unsloth 适合谁用?
想在本地电脑上运行和微调语言模型、图像或视频扩散模型的个人用户和开发者,包括需要私有化模型服务、不想依赖云端 API 的团队。
unsloth 是怎么工作的?
提供桌面应用、网页界面和代码库三种形态,底层用 Python 完成模型加载、训练与推理,统一管理显存和训练流程;网页界面可作为服务运行并指定端口,同时对外暴露兼容 OpenAI 的接口。
怎么安装 unsloth?
按项目 README 的说明:Fine-tuning: Train LLMs, diffusion, decision, TTS, and embedding models 2× faster with 70% less VRAM with no accuracy loss;Complete support: Supports reinforcement learning, LoRA, QLoRA, full fine tuning, pretraining, RL, GRPO, DPO, and FP8.;Export & Deploy: Export or Deploy models including GGUF, NVFP4, FP8 and more formats.;Datasets: Build datasets from PDFs, CSVs, DOCX files, and more with Data Recipes.。完整命令见下方「怎么安装」一节或 GitHub 仓库的 README。
用 unsloth 有什么门槛或限制?
不同操作系统和 GPU 环境需要相应的安装方式,部分功能依赖显卡等硬件条件;本地部署细节需自行查阅文档。
unsloth 现在还在维护吗?数据怎么样?
目前 78,673 星,7,305 个 Fork,主语言 Python,创建于 2023-11-30,最近一次推送 2026-10-28 23:46,许可证 Apache-2.0。星数、Fork、推送时间都是 GitHub 返回的实时数据,「最近推送」离现在越近说明越活跃;长期不动要留意是否已停止维护。
这些内容来自哪
读法说明项目数据取自 GitHub 官方接口与项目 README;星数、Fork、语言与时间以 GitHub 页面为准,档案更新于 2026-10-23 17:52。
