GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Affiner plus vite et avec moins de mémoire avec Unsloth v1.0.0
Utilisez cette ressource pour accélérer et alléger un fine-tuning LoRA ou QLoRA avec Unsloth
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install unsloth-faster-finetuningSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent vous guide pour utiliser Unsloth afin d'entraîner un modèle en LoRA ou QLoRA, avec des réglages pour gagner en vitesse et en mémoire. Les gains annoncés sont de 2 à 5 fois plus de vitesse et 50 à 80 % de mémoire en moins.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : schémas d'utilisation et référence rapide
- references/llms-full.md, llms.md et llms-txt.md : documentation Unsloth
Pour qui
- Vous manquez de mémoire GPU pour affiner un modèle
- Vous voulez réduire le temps d'entraînement
Pas pour qui
Étiquettes
- unsloth
- fine-tuning
- lora
- mémoire
À propos
Vous dites
« Affine un modèle 8B avec Unsloth en QLoRA sur ma carte de 16 Go. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de accélérer et alléger un fine-tuning LoRA ou QLoRA avec Unsloth
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/index.md0,1 Ko
- references/llms-full.md1 068,4 Ko
- references/llms-txt.md805,8 Ko
- references/llms.md12,3 Ko
- SKILL.md2,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/03-fine-tuning/unsloth
- Licence
- MIT
Notice
« unsloth » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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