Autores del marco popular.
liberado
una herramienta multiplataforma que le permite ejecutar y entrenar modelos en hardware local.
Unsloth Desktop se ejecuta en Windows, macOS y Linux, y es compatible con MLX, GGUF y modelos de difusión para generar imágenes, audio y video.
El motor está optimizado para una amplia gama de hardware, incluidas CPU convencionales y configuraciones de múltiples GPU de NVIDIA, AMD, Intel y Apple.
La aplicación puede conectar directamente los agentes Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, OpenClaw y OpenCode con LLM locales.
Para los procesos de reentrenamiento, Unsloth promete duplicar la velocidad con una reducción del 70% en VRAM.
La aplicación lista para usar ofrece búsqueda web privada, RAG, soporte para el estándar MCP, así como exportación de pesos a formatos NVFP4 y GGUF.
El proyecto está completamente abierto en
repositorios en Github
, también puedes encontrarlo ahí
archivos de instalación
para cada uno de los sistemas operativos declarados y establecer
portátiles listos para usar
para inferencia y entrenamiento de modelos populares.
Documentación -
en el sitio web de Unsolth
.
@ai_machinelearning_big_data