Unsloth
#11 in KI-Trainings-HardwareUnsloth · 5× · zuletzt 22. Juli 2026
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Momentum
Unsloth ist ein Open-Source-Framework bzw. lokale Web-UI (Unsloth Studio) zum schnellen und speichereffizienten Fine-Tuning, Trainieren und Ausführen von Open-Source-KI-Modellen (u.a. Llama, Qwen, Gemma, DeepSeek). Es handelt sich um Software, nicht um physische Hardware; die Trainingsoptimierungen laufen auf NVIDIA-GPUs (sowie teilweise AMD und Apple Silicon). Entwickelt wird Unsloth vom gleichnamigen Y-Combinator-Startup Unsloth AI, gegründet 2023 von den Brüdern Daniel und Michael Han in San Francisco. Das Produkt wird dual lizenziert: der Kern unter Apache 2.0, die Studio-UI unter AGPL-3.0, daneben existieren kostenpflichtige Pro/Enterprise-Stufen mit Multi-GPU-Support.
Momentum-Verlauf
19.05.17.08.
Features
| Lizenz | Dual-Lizenz: Kernpaket Apache 2.0, Unsloth Studio UI AGPL-3.0 |
| Plattform | Windows, Linux, WSL und macOS; NVIDIA-GPUs (RTX 30/40/50, Blackwell, DGX Spark), teilweise AMD/Apple Silicon |
| Preis | Kostenlose Open-Source-Version; kostenpflichtige Pro-/Enterprise-Pläne auf Anfrage (kein öffentlicher Preis) |
| Rechenleistung (FLOPS/TOPS) | Keine FLOPS/TOPS-Angabe (Software); bis zu 2x schnelleres Training laut Hersteller |
| Release-Datum | Dezember 2023 (Launch von Unsloth) |
| Speicher | Bis zu 70% weniger VRAM-Verbrauch beim Training laut Hersteller; z.B. 20B-Modell auf 14GB GPU trainierbar |
| Verfügbarkeit | Verfügbar als Open-Source-Download (GitHub/PyPI) sowie als Docker-Image; Studio derzeit im Beta-Status |
