Unsloth

Локальная платформа для обучения, запуска и экспорта открытых моделей

API
Бесплатный тариф

Обновлено 7 октября 2026 г.

Коротко. Unsloth — Локальная платформа для обучения, запуска и экспорта открытых моделей. Типичный сценарий — подготовка датасета и локальное обучение модели. Сильная сторона — датасет создаётся из документов в локальном интерфейсе. Ограничение — оборудование и хранение оплачиваются отдельно. Поддержка русского — не проверено; работа без VPN не проверена, оплата картой РФ не проверена, наличие API подтверждено. Бесплатный тариф подтверждён.

Коротко о сервисе

Модель оплаты: Open source
Цена: Бесплатно
Бесплатный тариф: Да
Поддержка русского: Не проверено
Русский интерфейс: Не проверено
Работает без VPN: Не проверено
Оплата картой РФ: Не проверено
API: Есть (OpenAI-совместимый)
Платформы: desktop, web, sdk, self-hosted, api
Языки интерфейса: en

Сведения о доступности и функциях проверены 07.10.2026 по официальному источнику.

Что такое сервис «Unsloth»

Unsloth — открытая платформа для обучения и запуска моделей на собственном оборудовании через Desktop, веб-интерфейс Studio или программную библиотеку Core. На 07.10.2026 документация Studio описывает подготовку датасетов из PDF, CSV, JSON, DOCX и TXT, обучение и экспорт GGUF или safetensors. Бесплатный код и локальный интерфейс не предоставляют бесплатную видеокарту: вычисления и хранение обеспечиваются отдельно.

Unsloth Studio объединяет модель, датасет и историю обучения в локальном интерфейсе. Data Recipes преобразует документы в обучающие записи через графовый процесс, используя NVIDIA NeMo Data Designer. Во время обучения доступны loss, нормы градиентов и загрузка GPU. Эти показатели описывают ход обучения, но не доказывают качество ответа на русском. Для оценки нужна отдельная выборка задач, которую не используют при обучении.

Экспорт Unsloth переносит модель в safetensors или GGUF для дальнейшего запуска в совместимом окружении, включая llama.cpp, vLLM и Ollama. Это отличается от задачи библиотеки Hugging Face PEFT: она реализует методы адаптации параметров и интеграции с Transformers. Studio добавляет локальный рабочий интерфейс, подготовку данных и экспорт. Скорость и потребление памяти зависят от модели и метода; рекламные множители не являются результатом проверки на оборудовании пользователя.

API Unsloth обслуживает загруженную локальную модель и поддерживает OpenAI-совместимые вызовы. Документация предусматривает ключи с префиксом sk-unsloth-, хранение их хэша и отзыв. По умолчанию сервер доступен только на собственной машине. Для сетевого сервера инструменты выполнения кода выключены по умолчанию: ключ с сетевым доступом и разрешёнными инструментами может дать возможность выполнять код на хосте.

Локальный режим Unsloth Studio может работать офлайн с уже загруженными моделями. Подключение облачного поставщика создаёт иной путь данных, поэтому локальная установка не гарантирует локальность каждого сценария. Для чужих документов определяют разрешённые источники и права на обучение. Русская локализация, качество русского ответа, загрузка зависимостей из России и оплата платных предложений российской картой не подтверждены. Лицензии кода, модели и датасета рассматривают отдельно.

Тарифы сервиса «Unsloth»

Free

Открытая локальная программа; собственные вычисления и хранение не включены

Локальное обучение и запуск моделей

Проверено 07.10.2026 · официальный источник

unsloth Pro

По запросу

Числовая цена и период оплаты публично не указаны

Команды с расширенными требованиями

Проверено 07.10.2026 · официальный источник

unsloth Enterprise

По запросу

Числовая цена и договорные условия требуют уточнения

Организации

Проверено 07.10.2026 · официальный источник

Точные лимиты и состав тарифов уточняйте на сайте сервиса — цены могут меняться.

Плюсы и минусы сервиса «Unsloth»

Плюсы

Датасет создаётся из документов в локальном интерфейсе
Studio экспортирует GGUF и safetensors
Локальная модель доступна через документированный API
История обучения и метрики доступны в Studio

Минусы

Оборудование и хранение оплачиваются отдельно
Качество обучения не определяется одной метрикой loss
Сетевой доступ к инструментам требует защиты хоста

Частые вопросы

Можно ли пользоваться Unsloth бесплатно?

Да, открытым кодом и локальным интерфейсом. Unsloth Studio на 07.10.2026 документирован как open-source платформа для обучения и запуска моделей. Страница Pricing перечисляет Free, Pro и Enterprise, но числовые цены платных предложений не раскрывает. Собственное оборудование, электроэнергия и внешние облачные ресурсы оплачиваются отдельно. Постоянная бесплатность программы не означает предоставление вычислительного лимита или бесплатного GPU.

Что можно экспортировать из Unsloth Studio?

Модель в GGUF или safetensors. Unsloth Studio на 07.10.2026 описывает экспорт для дальнейшего использования в llama.cpp, vLLM, Ollama и других совместимых окружениях. История обучения позволяет вернуться к запуску и повторить экспорт. Выбор формата зависит от целевого runtime; права на базовую модель и обучающие данные сохраняют значение после экспорта, независимо от открытости интерфейса Studio.

Можно ли подключить приложение к Unsloth API?

Да, к загруженной локальной модели. Unsloth выдаёт ключ sk-unsloth- и принимает OpenAI-совместимые вызовы. По документации на 07.10.2026 сервер по умолчанию доступен на собственной машине; для сетевого режима инструменты выполнения кода выключены. Отзыв ключа прекращает его работу. Если открыть сервер в сети вместе с такими инструментами, защиту ключей и доступа к хосту контролирует владелец установки.

Unsloth работает офлайн и понимает русский язык?

Офлайн-режим Studio подтверждён для уже загруженных моделей. Unsloth не требует облачного вызова для такого локального сценария, но подключение внешнего провайдера меняет путь данных. На 07.10.2026 русский интерфейс и качество русского ответа не проверены: результат зависит от модели и датасета. Доступ к загрузкам из России и приём российской карты для платных предложений также не подтверждены.