Unsloth推出界面产品!在电脑上训练AI模型,免费开源无需写代码

ChatGPT、DeepSeek 这类通用 AI 什么都懂一点，但不了解你的行业、你的公司文件、你的专业术语。

让它真正"懂你"，需要用自己的数据去训练一个专属版本。

这件事过去要么花钱租云服务器，要么自己写大量代码。

现在 Unsloth Studio 把它变成了在浏览器里上传文件、点开始的事情。

Unsloth 团队刚发布了 Unsloth Studio 公测版，完全运行在本地电脑上，Windows、Mac、Linux 都支持，免费开源，数据不上传任何服务器。

能干什么

本地跑模型聊天。 把 AI 模型下载到自己电脑，直接在浏览器里对话。

支持上传图片、文档、音频、代码文件，AI 可以联网搜索，也可以执行代码验证结果。所有数据只在本地，完全离线可用。

用自己的文件训练专属模型。 把 PDF、Word、CSV、JSON 文件丢进去，系统自动把这些文档转成训练数据，然后开始训练。

支持 500 多个主流模型，包括文本、图像、语音合成、向量嵌入等类型。训练只支持 NVIDIA 显卡（RTX 30 系及以上），官方数据是比同类工具快 2 倍、显存减少 70%。

对比两个模型的输出。 加载两个模型并排运行，同一个问题分别问，适合对比训练前后的效果差异。

导出模型接其他工具。 训练好的模型可以导出为 GGUF 或 safetensor 格式，直接接入 Ollama、LM Studio、vLLM 使用。

训练历史会保存，随时可以回去重新导出。

怎么安装

四行命令：

pip install --upgrade pip && pip install uvuv pip install unsloth --torch-backend=autounsloth studio setupunsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

第三行会自动安装 Node.js、编译底层推理组件 llama.cpp，第一次需要等 5 到 10 分钟，正常现象，别中断。

完成后浏览器打开 http://localhost:8888，设置密码就能进入。

各平台支持情况

没有本地显卡，也可以用官方提供的 Google Colab 免费笔记本，点"Run all"自动安装，支持最大 220 亿参数的模型，但 llama.cpp 编译要等 30 分钟以上。

费用和数据

完全免费，代码开源在 GitHub（github.com/unslothai/unsloth）。

核心库是 Apache 2.0 协议，Studio 界面部分是 AGPL-3.0。

官方声明不收集使用数据，只收集 GPU 型号等硬件兼容信息。

更多见：https://unsloth.ai/docs/new/studio#run-models-locally