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Unsloth 发布首款可在本地运行和训练模型的桌面应用 Unsloth Desktop

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报道摘要

Unsloth 发布开源桌面应用 Unsloth Desktop,支持在 Mac、Windows 和 Linux 本地运行和训练模型,已在官网和 GitHub 提供。支持 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF,可连接 Claude Code 和 Codex 到本地 LLM,宣称训练速度提升 2 倍、VRAM 降低 70%,并提供 RAG、MCP、OpenAI 兼容 API 和远程部署等能力。

摘自 X:Unsloth (@UnslothAI)

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    Unsloth Desktop 发布:本地运行和训练模型的开源桌面应用

    Unsloth 发布开源桌面应用 Unsloth Desktop,支持在 Mac、Windows 和 Linux 本地运行和训练模型,已在官网和 GitHub 提供。支持 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF,可连接 Claude Code 和 Codex 到本地 LLM,宣称训练速度提升 2 倍、VRAM 降低 70%,并提供 RAG、MCP、OpenAI 兼容 API 和远程部署等能力。