📒Unsloth-Notebooks

Notebooks zur Feinabstimmung: Entdecke den Unsloth-Katalog.

Trainieren Sie Ihr eigenes Modell mit unseren Notebooks, unterstützt durch kostenlose GPU-Rechenleistung. Klicken Sie auf „Run all“ (oder speichern Sie lokal), fügen Sie Ihren Datensatz hinzu, trainieren Sie und deployen Sie. Sie können in den Notebooks jedes beliebige Modell verwenden.

GRPO (RL)Text-to-SpeechVisionEmbeddingKaggle

Siehe auch unser GitHub-Repo für unsere Notebooks: github.com/unslothai/notebooks

Colab-Notebooks

Wir stellen vor: unser Unsloth Studio✨ Notebook. Trainieren und führen Sie Modelle mit weniger als 22B Parametern aus:

Google Colabcolab.research.google.com

Standard-SFT-Notebooks:

• Gemma 4: E4B (Vision) • E2B (Text) • E2B (Audio) • 31B (Kaggle) • Inference

• Qwen3.5: 0,8B • 2B • 4B

• gpt-oss (20b) • Inference • Feinabstimmung

• EmbeddingGemma (300M)

• Qwen3 (14B) • Qwen3-VL (8B)

• Qwen3-2507-4B • Denken • Instruct

• Gemma 3 (4B) • Text • Vision • 270M • FunctionGemma

• Gemma 3n (E4B) • Text • Vision • Audio

• Mistral Ministral 3

• DeepSeek-OCR 2

• IBM Granite-4.0-H

• Phi-4 (14B)

• Llama 3.1 (8B) • Llama 3.2 (1B + 3B)

GRPO (Reasoning RL):

• Gemma 4 E2B - neu

• Qwen3.5 (4B) - Vision GRPO

• gpt-oss-20b (automatische Kernel-Erstellung)

• Mistral Ministral 3 (Sodoku lösen) - neu

• Qwen3-8B - FP8 (L4) - neu

• Llama-3.2-1B - FP8 (L4) - neu

• gpt-oss-20b (2048-Spiel automatisch gewinnen)

• Qwen3-VL (8B) - Vision GSPO

• Qwen3 (4B) - Fortgeschrittenes GRPO LoRA

• Gemma 3 (4B) - Vision GSPO

• gpt-oss-20b (2048 OpenEnv-Beispiel)

• DeepSeek-R1-0528-Qwen3 (8B) (für mehrsprachigen Anwendungsfall)

• Gemma 3 (1B)

• Llama 3.2 (3B) - Fortgeschrittenes GRPO LoRA

• Llama 3.1 (8B)

• Phi-4 (14B)

• Mistral v0.3 (7B)

• NeMo Gym Multi-Agents-Umgebung (Mehrere agentische Umgebungen)

Text-to-Speech (TTS):

• Sesame-CSM (1B)

• Orpheus-TTS (3B)

• Whisper Large V3 - Speech-to-Text (STT)

• Llasa-TTS (1B)

• Spark-TTS (0.5B)

• Oute-TTS (1B)

Speech-to-Text (SST):

• Gemma 4 (E2B) - Audio - neu

• Whisper-Large-V3

• Gemma 3n (E4B) - Audio

Vision (multimodal):

• Gemma 4: E2B - neu

• Qwen3.5: 0,8B • 2B • 4B - neu

• Qwen3-VL (8B)

• Mistral Ministral 3

• DeepSeek-OCR

• Paddle-OCR (1B)

• Gemma 3n (E4B)

• Gemma 3 (4B)

• Llama 3.2 Vision (11B)

• Qwen2.5-VL (7B)

• Pixtral (12B) 2409

• Qwen3-VL - Vision GSPO - neu

• Qwen2.5-VL - Vision GSPO

• Gemma 3 (4B) - Vision GSPO

Embedding-Modelle:

• EmbeddingGemma (300M) - neu

• Qwen3-Embedding 4B - neu

• Qwen3-Embedding 0.6B - neu

• BGE M3 - neu

• ModernBERT-large - neu

• All-MiniLM-L6-v2 - neu

• GTE ModernBert - neu

Große LLMs:

Notebooks für große Modelle: Diese überschreiten Colabs kostenlose VRAM-Stufe von 15 GB. Mit Colabs neuen 80-GB-GPUs können Sie Modelle mit 120B Parametern feinabstimmen.

Ein Colab-Abonnement oder Guthaben ist erforderlich. Wir verdienen mit diesen Notebooks nichts.

• Gemma-4-31B (Kaggle) - neu und KOSTENLOS

• Gemma-4-26B-A4B - neu

• Gemma-4-31B - neu

• Qwen3.5-35B-A3B

• Qwen3.5‑27B

• GLM-4.7-Flash

• gpt-oss-20b (500K Kontext)

• Qwen3-30B-A3B

• Nemotron-3-Nano-30B-A3B LoRA-Notebook

• NeMo Gym Sudoku GRPO-Notebook

• NeMo Gym Multi-Environment GRPO-Notebook

• gpt-oss-120b

• Qwen3 (32B)

• Llama 3.3 (70B)

• Gemma 3 (27B)

• Baidu ERNIE 4.5 VL (28B) - neu

Weitere wichtige Notebooks:

• Kundenservice-Agent

• Mistral Ministral 3 - neu (Sodoku lösen)

• Bereitstellen auf LM Studio - neu

• Quantisierungsbewusstes Training (QAT) - neu

• Telefonbereitstellung - neu

• Denken vor Tool Calling Notebook - neu

• Mobile-Actions-Notebook - neu

• Automatische Kernel-Erstellung mit RL

• ModernBERT-large - neu 19. Aug

• Synthetische Datengenerierung Llama 3.2 (3B)

• gpt-oss-20b (500K Kontext) - neu (A100)

• Tool Calling

• Mistral v0.3 Instruct (7B)

• Ollama

• ORPO

• Fortgesetztes Pretraining

• DPO Zephyr

• Nur Inferenz

• Llama 3 (8B)

Notebooks für spezifische Anwendungsfälle:

• Telefonbereitstellung - neu

• Bereitstellen auf LM Studio - neu

• Denken vor Tool Calling - neu

• Mobile Actions - neu

• Kundenservice-Agent

• Quantisierungsbewusstes Training (QAT) - neu

• Automatische Kernel-Erstellung mit RL - neu

• DPO Zephyr

• BERT - Textklassifizierung - (AutoModelForSequenceClassification)

• Ollama

• Tool Calling

• Fortgesetztes Pretraining (CPT)

• Mehrere Datensätze von Flail

• KTO von Jeffrey

• Inference-Chat-UI

• Konversationell

• ChatML

• Textvervollständigung

Restliche Notebooks:

• Qwen2.5 (3B)

• Gemma 2 (9B)

• Mistral NeMo (12B)

• Phi-3.5 (mini)

• Phi-3 (mittel)

• Gemma 2 (2B)

• Qwen 2.5 Coder (14B)

• Mistral Small (22B)

• TinyLlama

• CodeGemma (7B)

• Mistral v0.3 (7B)

• Qwen2 (7B)

Kaggle-Notebooks

Standard-Notebooks:

• Gemma-4-31B (Kaggle) - neu und KOSTENLOS

• gpt-oss (20B)

• Gemma 3n (E4B)

• Qwen3 (14B)

• Magistral-2509 (24B)

• Gemma 3 (4B)

• Phi-4 (14B)

• Llama 3.1 (8B)

• Llama 3.2 (1B + 3B)

• Qwen 2.5 (7B)

GRPO-(Reasoning)-Notebooks:

• Qwen2.5-VL - Vision GRPO - neu

• Qwen3 (4B)

• Gemma 3 (1B)

• Llama 3.1 (8B)

• Phi-4 (14B)

• Qwen 2.5 (3B)

Text-to-Speech-(TTS)-Notebooks:

• Sesame-CSM (1B)

• Orpheus-TTS (3B)

• Whisper Large V3 – Speech-to-Text

• Llasa-TTS (1B)

• Spark-TTS (0.5B)

• Oute-TTS (1B)

Vision-(multimodal)-Notebooks:

• Llama 3.2 Vision (11B)

• Qwen 2.5-VL (7B)

• Pixtral (12B) 2409

Notebooks für spezifische Anwendungsfälle:

• Tool Calling

• ORPO

• Fortgesetztes Pretraining

• DPO Zephyr

• Nur Inferenz

• Ollama

• Textvervollständigung

• CodeForces-cot (Reasoning)

• Unsloth Studio (Chat-UI)

Restliche Notebooks:

• Gemma 2 (9B)

• Gemma 2 (2B)

• CodeGemma (7B)

• Mistral NeMo (12B)

• Mistral Small (22B)

• TinyLlama (1.1B)

Um eine vollständige Liste aller unserer Kaggle-Notebooks anzuzeigen, klicken Sie hier.

Sie können gerne zu den Notebooks beitragen, indem Sie unser Repo!