funsloth-local
✓用於本地 GPU 訓練的訓練管理器 - 驗證 CUDA、管理 GPU 選擇、監控進度、處理檢查點
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/.
用於本地 GPU 訓練的訓練管理器 - 驗證 CUDA、管理 GPU 選擇、監控進度、處理檢查點 來源：chrisvoncsefalvay/funsloth。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 funsloth-local？
用於本地 GPU 訓練的訓練管理器 - 驗證 CUDA、管理 GPU 選擇、監控進度、處理檢查點 來源：chrisvoncsefalvay/funsloth。
如何安裝 funsloth-local？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-local 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01