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# Unsloth-Dokumentation

Unsloth ist ein Open-Source-Framework zum Ausführen und Trainieren von LLMs.

Unsloth ermöglicht es dir, KI-Modelle über eine Open-Source-UI auf deiner eigenen lokalen Hardware auszuführen und zu trainieren.

Unsere Dokumentation führt dich durch das lokale Ausführen und Trainieren deines eigenen LLM.

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Herunterladen</a><a href="/docs/de/desktop.md#features" class="button secondary" data-icon="sparkles">Funktionen</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">GitHub</a>

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">Titelbild</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>DeepSeek-V4.1-Flash</strong></td><td>Führe das neue Modell-Update vom 17. Oktober aus!</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F4qwswsAZxmUaTEksSNJJ%2Fdeepseekv4.1.png?alt=media&amp;token=203263d6-e100-4c3f-9dd4-898391874d74">deepseekv4.1.png</a></td><td><a href="/docs/de/modelle/deepseek-v4.1-flash.md">DeepSeek-V4.1-Flash</a></td></tr><tr><td><strong>Qwen3.8-27B</strong></td><td>Führe Qwen3.8-27B in Unsloth aus und trainiere es.</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&amp;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd">qwen3.8 logo.png</a></td><td><a href="/docs/de/modelle/qwen3.8.md">Qwen3.8-27B</a></td></tr><tr><td><strong>Entscheidungsmodell</strong></td><td>Wandle jedes Modell in ein Entscheidungsmodell um.</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAR7yKT6SAX6lxfycVoHb%2Ftrain%20decision%20model%20thumbnail.png?alt=media&amp;token=0f302911-51dc-4d01-bf77-87433ad3490c">train decision model thumbnail.png</a></td><td><a href="/docs/de/grundlagen/trainiere-dein-eigenes-entscheidungsmodell-mit-unsloth.md">Train your own Decision Model</a></td></tr><tr><td><strong>NVIDIA Nemotron 3.5</strong></td><td>Die neuen Bolt- und Super-VL-Modelle sind da.</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F0WXsJqWMrGcNRAP5h4q7%2Fnvidia%20nemotron%203.5%20bolt.png?alt=media&amp;token=15a3c95c-9a2b-4f02-b7ad-ac11070b7a28">nvidia nemotron 3.5 bolt.png</a></td><td><a href="/docs/de/modelle/nemotron-3.5-bolt.md">NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt</a></td></tr><tr><td><strong>Meta Muse Spark Open</strong></td><td>Führe Metas neues SOTA-Open-Model lokal aus.</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQiRK6GPvPwgiesmclxOw%2Fmuse%20spark%20open%20logo.png?alt=media&amp;token=d4c4767d-b37b-4b67-859a-780245bd4f1c">muse spark open logo.png</a></td><td><a href="/docs/de/modelle/muse-spark-open.md">Meta Muse Spark Open</a></td></tr><tr><td><strong>Qwen-Image-2.1</strong></td><td>Führe das neue Turbo-Bildmodell lokal aus!</td><td><a href="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FjBLXH1oRP52poQcN1pOn%2Fqwen%20image%202.1%20logo.png?alt=media&amp;token=ab285b72-146a-4409-b9ee-327fb78cb127">qwen image 2.1 logo.png</a></td><td><a href="/docs/de/modelle/qwen-image-2.1.md">Qwen-Image-2.1</a></td></tr></tbody></table>

### ⚡ Schnellstart

Unsloth unterstützt macOS, Linux, [Windows](/docs/de/loslegen/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/de/loslegen/install/pip-install.md), [AMD](/docs/de/loslegen/install/amd.md), Intel- und CPU-Setups. Siehe: [Unsloth-Anforderungen](/docs/de/loslegen/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md). Lade die native Desktop-App für dein Betriebssystem herunter:

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Unsloth Desktop herunterladen</a>

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [Für macOS herunterladen](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Für Windows herunterladen](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Für Linux herunterladen](https://unsloth.ai/download/linux)

Oder installiere Unsloth Studio nativ, unsere browserbasierte Web-UI:

{% tabs %}
{% tab title="macOS, Linux, WSL" %}
**Unsloth installieren:**

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

Verwende denselben Befehl zum Aktualisieren.
{% endtab %}

{% tab title="Windows" %}
**Unsloth installieren:**

```powershell
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

Verwende denselben Befehl zum Aktualisieren.
{% endtab %}

{% tab title="Docker" %}
Das [Unsloth-Docker-Image](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` ist auf Docker verfügbar. [Lies den Leitfaden.](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/docker)
{% endtab %}

{% tab title="Homebrew" %}
Unsloth Desktop installieren:

{% code collapsedlinecount="10" %}

```bash
brew install --cask unsloth
```

{% endcode %}

Unsloth Desktop aktualisieren:

```bash
brew upgrade --cask unsloth
```

{% endtab %}

{% tab title="WinGet" %}
Unsloth Desktop installieren:

```powershell
winget install --id UnslothAI.Unsloth -e
```

Unsloth Desktop aktualisieren:

```powershell
winget upgrade --id UnslothAI.Unsloth -e
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/9b29615ab338f1d1924174468718cfeab406f641" %}
[Complete LLM Directory](/docs/de/modelle/tutorials.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/44aed34263310d67280841ab6b72ea1e5648761f" %}
[Fine-tuning Guide](/docs/de/loslegen/fine-tuning-llms-guide.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/0d4e311c01cc0577c64d15b8a41f22ba29eab7fd" %}
[Models](/docs/de/loslegen/unsloth-model-catalog.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/70002e65495a1a44f155c9dabf1fb52b9d84de66" %}
[Unsloth API](/docs/de/grundlagen/api.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### 👾 Unsloth Start

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Unsloth Start](/docs/de/integrationen/unsloth-start.md) ermöglicht es dir, dich zu verbinden [Claude Code](/docs/de/grundlagen/claude-code.md), [Codex](/docs/de/grundlagen/codex.md) und andere Agenten mit lokalen Modellen über den `unsloth start` Befehl.

Starte Unsloth, lade ein Modell, öffne deinen Projektordner und führe dann Folgendes aus:

```bash
unsloth start claude
```

Ersetze `claude` durch einen der folgenden Agenten:
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpXE6kCHjh8qOEaggf94M%2FScreenshot_20260718_122426.png?alt=media&amp;token=a59e4c8c-efdb-451b-b1f8-621955564f6d" alt="" width="563"><figcaption><p>Claude Code läuft lokal mit Qwen3.5.</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

| Agent                                                              | Befehl                   |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| <i class="fa-claude">:claude:</i> Claude Code                      | `unsloth start claude`   |
| <i class="fa-openai">:openai:</i> OpenAI Codex                     | `unsloth start codex`    |
| <i class="fa-vscode">:vscode:</i> Visual Studio Code               | `unsloth start vscode`   |
| <i class="fa-deepseek">:deepseek:</i> DeepSeek Harness             | `unsloth start dsh`      |
| <i class="fa-rectangle-vertical">:rectangle-vertical:</i> OpenCode | `unsloth start opencode` |
| <i class="fa-caduceus">:caduceus:</i> Hermes-Agent                 | `unsloth start hermes`   |
| <i class="fa-lobster">:lobster:</i> OpenClaw                       | `unsloth start openclaw` |

### 🦥 Warum Unsloth?

* Wir arbeiten direkt mit den Teams hinter [gpt-oss](https://docs.unsloth.ai/new/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune#unsloth-fixes-for-gpt-oss), [Qwen3](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1kaodxu/qwen3_unsloth_dynamic_ggufs_128k_context_bug_fixes/), [Llama 4](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/12889), [Mistral](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B/discussions/18), [Gemma 1-3](https://news.ycombinator.com/item?id=39671146) und [Phi-4](https://unsloth.ai/blog/phi4), wo wir **kritische Fehler behoben haben** die die Modellgenauigkeit erheblich verbessert haben. Andrej Karpathy hat zum Beispiel [unsere Arbeit gelobt](https://x.com/karpathy/status/1765473722985771335).
* Unsloth vereinfacht lokales Training, Inferenz, Daten und Bereitstellung
* Unsloth unterstützt Inferenz und Training für über 500 Modelle: [Vision](/docs/de/grundlagen/vision-fine-tuning.md), [TTS](/docs/de/grundlagen/text-to-speech-tts-fine-tuning.md), [Embedding](/docs/de/grundlagen/embedding-finetuning.md), [RL](/docs/de/loslegen/reinforcement-learning-rl-guide.md)

### ⭐ Funktionen

Unsloth ermöglicht es dir, Modelle für Text auszuführen und zu trainieren, [Audio](https://unsloth.ai/docs/basics/text-to-speech-tts-fine-tuning), [Embedding](https://unsloth.ai/docs/new/embedding-finetuning), [Vision](https://unsloth.ai/docs/basics/vision-fine-tuning) und mehr. Unsloth bietet viele wichtige Funktionen sowohl für Inferenz als auch für Training:

#### Inferenz

* Führe LLMs, Diffusions-, Embedding- und Audiomodelle aus und trainiere sie: [Qwen3.8](/docs/de/modelle/qwen3.8.md), [Kimi K3](https://unsloth.ai/docs/models/kimi-k3), MiniMax-H3, [Muse Glimmer](https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer), [DeepSeek-V4](https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4), [Gemma 4](https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4).
* **Agenten & Tools:** Nutze lokale Modelle mit [Claude Code](https://unsloth.ai/docs/basics/claude-code), [Codex](https://unsloth.ai/docs/basics/codex), und [MCP](https://unsloth.ai/docs/basics/mcp), einschließlich Tool-Aufrufen und Codeausführung.
* **Suche & RAG:** Nutze private und unbegrenzte Websuche, Deep Research, Auto-Compaction (rollierendes Kontextfenster) und RAG.
* **Bild und Video:** Ausführen und trainieren [Bild](https://unsloth.ai/docs/basics/diffusion-image) sowie Video-Diffusions- oder multimodale Modelle
* **Remote & LAN:** Greife von jedem Gerät auf deine lokalen Modelle im [LAN](https://unsloth.ai/docs/basics/lan) oder aus der Ferne über sicheres [Cloudflare](https://unsloth.ai/docs/basics/how-to-serve-local-llms-anywhere-secure-remote-access-with-cloudflare-and-unsloth) HTTPS zu.
* **Verbinden:** Stelle Modelle über eine [OpenAI-kompatible API](https://unsloth.ai/docs/basics/api)bereit. Verbinde außerdem dein ChatGPT/Codex-Abonnement und [Cloud-Anbieter](https://unsloth.ai/docs/integrations/connections)

#### Trainieren & Bereitstellen

* **Feinabstimmung:** Trainiere LLMs, Diffusions-, TTS- und Embedding-Modelle 2× schneller mit 70 % weniger VRAM mit [ohne Genauigkeitsverlust](https://unsloth.ai/blog#training)
* **Vollständige Unterstützung:** Unterstützt [Reinforcement Learning](https://unsloth.ai/docs/get-started/reinforcement-learning-rl-guide), LoRA, QLoRA, vollständiges Fine-Tuning, Pretraining, RL, GRPO, DPO und FP8.
* **Exportieren & Bereitstellen:** [Exportiere](https://unsloth.ai/docs/new/studio/export) oder stelle Modelle bereit, einschließlich [GGUF](https://unsloth.ai/docs/basics/inference-and-deployment/saving-to-gguf), NVFP4, FP8 und weiteren Formaten.
* **Datensätze:** Erstelle Datensätze aus PDFs, CSVs, DOCX-Dateien und mehr mit [Data Recipes](https://unsloth.ai/docs/new/studio/data-recipe).

### **Video-Demo**

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=_1hgTTuber4>" %}

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/baf914c5df639b5b868baac27a080b70396d87c2" %}
[Unsloth-Updates](/docs/de/neu/changelog.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/03532de69dfe0230fe5114e809721d8b7dd74ca6" %}
[Inferenz & Bereitstellung](/docs/de/grundlagen/inference-and-deployment.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/a728a3a28d31267d2a218794d9c5365b9010e404" %}
[Unsloth Start](/docs/de/integrationen/unsloth-start.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/abe22dcb3049581e00371a1b82b9e9cf6821a9b0" %}
[Dynamic 3.0 GGUFs](/docs/de/grundlagen/dynamic-3.0-ggufs.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

<figure><img src="https://797013937-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fgit-blob-134302f2507d4313b9575917c9a43b0a0028856c%2Flarge%20sloth%20wave.png?alt=media" alt="" width="188"><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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