Какие версии есть
Unsloth существует в двух видах. Библиотека Python — для тех, кто пишет код. Unsloth Studio — открытое приложение с веб-интерфейсом, где модели обучают, запускают в чате и экспортируют без программирования; Studio в бета-версии и доступна как настольное приложение или через командную строку.
По документации поддерживаются Windows, macOS и Linux. Мобильной версии нет: обучение моделей — задача для компьютера или облака, телефон здесь годится только чтобы читать документацию.
Команды установки
Команды взяты из официальной документации на сентябрь 2026 года. Если что-то изменилось, ориентируйтесь на unsloth.ai/docs.
macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
Windows PowerShell
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
Настольное приложение Studio
Ссылки на установщики — в разделе Studio на unsloth.ai/docs; скачивайте только оттуда или с GitHub проекта.
Проверка
После установки откройте Studio или импортируйте библиотеку в Python — ошибок быть не должно.
Что заработает на вашем железе
Ключевое: дообучение в Studio требует видеокарты NVIDIA. Всё остальное — чат с моделями, запуск GGUF и MLX — работает шире, в том числе на Mac и на процессоре.
- видеокарта NVIDIA — и обучение, и запуск моделей
- видеокарта AMD, Mac с Apple Silicon (MLX), Intel — запуск моделей в Studio
- компьютер без видеокарты — запуск небольших моделей на процессоре
- обучение без NVIDIA — только в облаке: Colab или Kaggle с готовыми ноутбуками
Сколько нужно памяти
Ориентир для обучения в 4 битах: около 8 ГБ видеопамяти хватает для небольших моделей на 1,5–4 миллиарда параметров, 16 ГБ — для моделей на 7–8 миллиардов. Для запуска готовой GGUF-модели смотрите на размер файла: он должен помещаться в память с запасом под контекст.
Если своей видеокарты нет или памяти не хватает, бесплатный Colab с T4 — самый простой старт: ноутбуки Unsloth рассчитаны именно на него.
Что Studio умеет кроме обучения
- чат с локальными моделями GGUF и MLX с вызовом инструментов и выполнением кода в песочнице
- Data Recipes — сборка датасета из PDF, CSV, JSON, DOCX и TXT
- экспорт дообученной модели в safetensors или GGUF для llama.cpp, vLLM, Ollama и LM Studio
Если установка не удалась
Большинство проблем — драйверы, старый Python или нехватка видеопамяти. Если трассировка непонятна, её можно целиком отдать ИИ-агенту на разбор.
- на Windows после установки откройте новое окно терминала, чтобы подхватились пути
- для обучения на NVIDIA обновите драйвер видеокарты
- если нужен Linux-окружение на Windows, ставьте через WSL
- при нехватке памяти берите модель меньше или сильнее сжатую
- ищите ошибку в документации и в issues проекта на GitHub
Когда быстрее через ИИ-агента
Установить Unsloth — полдела; дальше нужно понять, какую модель тянет ваше железо и какие параметры ставить. ИИ-агент LeanTech разберёт конфигурацию вашего компьютера, подскажет модель и размер, соберёт ноутбук под Colab, если видеокарты нет, и объяснит ошибки установки. Из России без VPN, оплата картой РФ.
Чего агент не делает: не устанавливает программы на ваш компьютер, не работает внутри Studio или терминала и не обучает модель на своих мощностях. Картинки — с тарифа Light, видео — только Pro и Power, Veo 3.1 и Seedance 2.5 — только Power.