ما هي funsloth-local؟
مدير التدريب لتدريب GPU المحلي - التحقق من صحة CUDA وإدارة اختيار GPU ومراقبة التقدم والتعامل مع نقاط التفتيش المصدر: chrisvoncsefalvay/funsloth.
مدير التدريب لتدريب GPU المحلي - التحقق من صحة CUDA وإدارة اختيار GPU ومراقبة التقدم والتعامل مع نقاط التفتيش
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي funsloth-local بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: chrisvoncsefalvay/funsloth.
| 8GB | 7B, 4-bit, batch=1, LoRA r=8 | | 12GB | 7B, 4-bit, batch=2, LoRA r=16 | | 16GB | 7-13B, 4-bit, batch=2, LoRA r=16-32 | | 24GB | 7-14B, 4-bit, batch=4, LoRA r=32 |
Use the official Unsloth Docker image for a pre-configured environment (supports all GPUs including Blackwell/50-series):
Access Jupyter at http://localhost:8888. Example notebooks are in /workspace/unsloth-notebooks/.
مدير التدريب لتدريب GPU المحلي - التحقق من صحة CUDA وإدارة اختيار GPU ومراقبة التقدم والتعامل مع نقاط التفتيش المصدر: chrisvoncsefalvay/funsloth.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-localمدير التدريب لتدريب GPU المحلي - التحقق من صحة CUDA وإدارة اختيار GPU ومراقبة التقدم والتعامل مع نقاط التفتيش المصدر: chrisvoncsefalvay/funsloth.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth