funsloth-local
✓Trainingsmanager für lokales GPU-Training – CUDA validieren, GPU-Auswahl verwalten, Fortschritt überwachen, Checkpoints verwalten
Installation
SKILL.md
| 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/.
Trainingsmanager für lokales GPU-Training – CUDA validieren, GPU-Auswahl verwalten, Fortschritt überwachen, Checkpoints verwalten Quelle: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist funsloth-local?
Trainingsmanager für lokales GPU-Training – CUDA validieren, GPU-Auswahl verwalten, Fortschritt überwachen, Checkpoints verwalten Quelle: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Wie installiere ich funsloth-local?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01