funsloth-local
✓Gestionnaire de formation pour la formation GPU locale : validez CUDA, gérez la sélection des GPU, surveillez les progrès, gérez les points de contrôle
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/.
Gestionnaire de formation pour la formation GPU locale : validez CUDA, gérez la sélection des GPU, surveillez les progrès, gérez les points de contrôle Source : chrisvoncsefalvay/funsloth.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local- Catégorie
- </>Développement
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que funsloth-local ?
Gestionnaire de formation pour la formation GPU locale : validez CUDA, gérez la sélection des GPU, surveillez les progrès, gérez les points de contrôle Source : chrisvoncsefalvay/funsloth.
Comment installer funsloth-local ?
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor
Où se trouve le dépôt source ?
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth
Détails
- Catégorie
- </>Développement
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01