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- [Dynamic-4bit](/docs/de/blog/dynamic-4bit.md)
- [3x schnelleres LLM-Training mit Unsloth-Kernels + Packing](/docs/de/blog/3x-faster-training-packing.md): Lerne, wie Unsloth den Trainingsdurchsatz erhöht und Padding-Verschwendung beim Feintuning eliminiert.
- [Feintuning mit 500K Kontextlänge](/docs/de/blog/500k-context-length-fine-tuning.md): Lerne, wie du mit Unsloth Feintuning mit einem Kontextfenster von mehr als 500.000 Token aktivierst.
- [Quantisierungsbewusstes Training (QAT)](/docs/de/blog/quantization-aware-training-qat.md): Quantisiere Modelle mit Unsloth und PyTorch auf 4-Bit, um die Genauigkeit wiederherzustellen.
- [Feintuning von LLMs auf der NVIDIA DGX Station mit Unsloth](/docs/de/blog/dgx-station.md): NVIDIA-DGX-Station-Tutorial, wie man mit Notebooks von Unsloth feinabstimmt.
- [Wie man LLMs mit Unsloth & Docker feinabstimmt](/docs/de/blog/how-to-fine-tune-llms-with-unsloth-and-docker.md): Lerne, wie man LLMs feinabstimmt oder Reinforcement Learning (RL) mit dem Docker-Image von Unsloth durchführt.
- [Feintuning von LLMs mit NVIDIA DGX Spark und Unsloth](/docs/de/blog/fine-tuning-llms-with-nvidia-dgx-spark-and-unsloth.md): Tutorial dazu, wie man mit OpenAI gpt-oss auf NVIDIA DGX Spark feinabstimmt und Reinforcement Learning (RL) durchführt.
- [Feintuning von LLMs mit Blackwell, RTX-50-Serie & Unsloth](/docs/de/blog/fine-tuning-llms-with-blackwell-rtx-50-series-and-unsloth.md): Lerne mit unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man LLMs auf NVIDIAs Blackwell-RTX-50-Serie und B200-GPUs feinabstimmt.