> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/de/neu/studio/install.md). # Unsloth Studio-Installation Unsloth Studio funktioniert unter Windows, Linux, WSL und MacOS. Sie sollten auf jedem Gerät denselben Installationsprozess verwenden, auch wenn die Systemanforderungen je nach Gerät unterschiedlich sein können. WindowsmacOSLinux & WSLDockerEntwicklerinstallation * **Mac:** Wie CPU - [Chat](/docs/de/neu/studio/chat.md#using-unsloth-studio-chat) + [Datenrezepte](/docs/de/neu/studio/data-recipe.md) funktioniert fürs Erste. **MLX** das Training funktioniert jetzt! * **CPU: Unsloth funktioniert weiterhin ohne GPU**, aber für Chat + Datenrezepte. * **Training:** Funktioniert auf **NVIDIA**, **Intel**, **AMD** GPUs und Mac-Geräte ### Schnellstart {% tabs %} {% tab title="macOS" %} #### Schritt 1: Unsloth einrichten Starten Sie das `Terminal` auf dem Mac und installieren Sie dann Unsloth, indem Sie den folgenden Befehl eingeben. ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` Unsloth beginnt nun mit der Einrichtung der Umgebung und der Installation der erforderlichen Pakete, wie unten gezeigt. Geben Sie **Y** ein und drücken Sie `Enter` wenn Sie gefragt werden, ob Sie Unsloth jetzt starten möchten. Dadurch wird Unsloth auf Ihrem lokalen **8888** Port gestartet.
{% hint style="info" %} Wenn Sie sich dafür entschieden haben, Unsloth während der Installation nicht zu starten, können Sie die Unsloth-App jederzeit mit `unsloth studio -p 8888` starten. Wenn Sie möchten, dass Ihre Unsloth-Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar ist, fügen Sie `-H 0.0.0.0` zum `unsloth studio` Befehl hinzu. {% endhint %} #### Schritt 2: Unsloth starten Öffnen Sie Ihren bevorzugten Browser und gehen Sie zur `http://127.0.0.1:8888` URL. Wenn Sie Unsloth zum ersten Mal installieren, werden Sie aufgefordert, ein neues Passwort zu erstellen. Danach sollte sich die Unsloth-App nun auf der Chat-Seite öffnen, wie unten gezeigt.
**Starten Sie Unsloth sicher mit HTTPS und Cloudflare.** Unsloth bietet jetzt eine sichere Möglichkeit, Unsloth über HTTPS per kostenlosem Cloudflare-Tunnel zu starten. Verwenden Sie das Folgende (funktioniert unter Windows, Mac und Linux): ```bash unsloth studio --secure ``` Sie können sofort mit dem Training und dem Ausführen von Modellen beginnen. Unten finden Sie unsere ausführlichere Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg: {% content-ref url="/pages/bf6b637872d3a9f534daa54866ec7d33d9b369a2" %} [Get Started](/docs/de/neu/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% tab title="Windows" %} #### Schritt 1: Unsloth einrichten Öffnen Sie das Startmenü, suchen Sie nach `PowerShell`, und starten Sie es. Kopieren Sie den folgenden Installationsbefehl und fügen Sie ihn ein: ```powershell irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` die Installation wird automatisch beginnen. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, fragt PowerShell, ob Sie Unsloth Studio starten möchten**.**
Sie können es auch mit dem folgenden Befehl starten: ```bash unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 ``` {% hint style="info" %} Wenn Sie möchten, dass Ihre Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar ist.\ Fügen Sie `-H 0.0.0.0` zum `unsloth studio` Befehl hinzu. {% endhint %} #### Schritt 2: Unsloth starten Öffnen Sie `http://127.0.0.1:8888` in Ihrem Browser. Beim ersten Start erstellen Sie ein neues Passwort, um zur Chat-Seite fortzufahren. **Unsloth Studio** ist jetzt installiert und einsatzbereit. Die Unsloth-App sollte nun auf der Chat-Seite geöffnet werden, wie unten gezeigt.
**Starten Sie Unsloth sicher mit HTTPS und Cloudflare.** Unsloth bietet jetzt eine sichere Möglichkeit, Unsloth über HTTPS per kostenlosem Cloudflare-Tunnel zu starten. Verwenden Sie das Folgende (funktioniert unter Windows, Mac und Linux): ```bash unsloth studio --secure ``` Sie können sofort mit dem Training und dem Ausführen von Modellen beginnen. Unten finden Sie unsere ausführlichere Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg: {% content-ref url="/pages/bf6b637872d3a9f534daa54866ec7d33d9b369a2" %} [Get Started](/docs/de/neu/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% tab title="Linux, WSL" %} #### Schritt 1: Unsloth einrichten {% tabs %} {% tab title="Linux" %} Öffnen Sie Ihre Terminal-Anwendung. Sie können sie starten, indem Sie `Strg + Alt + T`drücken oder nach `Terminal` im Anwendungsmenü Ihres Systems suchen. {% endtab %} {% tab title="WSL" %} Klicken Sie im Windows-Startmenü und geben Sie den Namen Ihrer installierten Distribution ein (z. B. `Ubuntu`), und öffnen Sie sie dann. {% hint style="warning" %} Unter **WSL**, stellen Sie sicher, dass Ihre **NVIDIA-Treiber** sind installiert auf **Windows** (nicht innerhalb von WSL) und dass das **CUDA Toolkit** in Ihrer WSL-Distribution installiert ist. Weitere Details finden Sie unten unter Systemanforderungen. {% endhint %} {% endtab %} {% endtabs %} Um zu installieren, kopieren Sie den Installationsbefehl und führen Sie ihn aus: ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` Dann: 1. Klicken Sie in das Terminalfenster 2. Fügen Sie den Befehl mit ein `Strg + Umschalt + V` 3. Drücken Sie `Enter` Unsloth beginnt nun mit der Einrichtung der Umgebung und der Installation der erforderlichen Pakete, wie unten gezeigt. Geben Sie **Y** ein und drücken Sie `Enter` wenn Sie gefragt werden, ob Sie Unsloth jetzt starten möchten. Dadurch wird Unsloth auf Ihrem lokalen **8888** Port gestartet.
{% hint style="info" %} Wenn Sie sich dafür entschieden haben, Unsloth während der Installation nicht zu starten, können Sie die Unsloth-App jederzeit mit `unsloth studio -p 8888` starten. Wenn Sie möchten, dass Ihre Unsloth-Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar ist, fügen Sie `-H 0.0.0.0` zum `unsloth studio` Befehl hinzu. {% endhint %} #### Schritt 2: Unsloth starten Öffnen Sie Ihren bevorzugten Browser und geben Sie `http://127.0.0.1:8888` in das URL-Feld. Wenn Sie Unsloth zum ersten Mal installieren, werden Sie weitergeleitet zu `http://127.0.0.1:8888/change-password` Seite, wie unten gezeigt:
**Starten Sie Unsloth sicher mit HTTPS und Cloudflare.** Unsloth bietet jetzt eine sichere Möglichkeit, Unsloth über HTTPS per kostenlosem Cloudflare-Tunnel zu starten. Verwenden Sie das Folgende (funktioniert unter Windows, Mac und Linux): ```bash unsloth studio --secure ``` Sie können sofort mit dem Training und dem Ausführen von Modellen beginnen. Unten finden Sie unsere ausführlichere Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg: {% content-ref url="/pages/bf6b637872d3a9f534daa54866ec7d33d9b369a2" %} [Get Started](/docs/de/neu/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% endtabs %} ### Unsloth Studio aktualisieren Um Unsloth Studio zu aktualisieren, verwenden Sie dieselben Befehle wie bei der Installation: **macOS, WSL, Linux:** ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` **Windows (PowerShell):** ```powershell irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` ## Systemanforderungen ### :windows: Windows**s** Unsloth Studio funktioniert direkt unter Windows ohne WSL. Um Modelle zu trainieren, stellen Sie sicher, dass Ihr System diese Anforderungen erfüllt: **Anforderungen** * Windows 10 oder Windows 11 (64-Bit) * NVIDIA-GPU mit installierten Treibern * **App-Installer** (enthält `winget`): [hier](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/msix/app-installer/install-update-app-installer) * **Git**: `winget install --id Git.Git -e --source winget` * **Python**: Version 3.11 bis, aber nicht einschließlich, 3.14 * Arbeiten Sie in einer Python-Umgebung wie **uv**, **venv**, oder **conda/mamba** ### :apple: macOS Unsloth Studio funktioniert auf Mac-Geräten für [Chat](#run-models-locally) und Training sowie alle Funktionen. Sie können MLX-Modelle mit Unsloth ausführen. * macOS 12 Monterey oder neuer (Intel oder Apple Silicon) * Arbeiten Sie in einer Python-Umgebung wie **uv**, **venv**, oder **conda/mamba** ### :linux: Linux & WSL * Ubuntu 20.04+ oder ähnliche Distribution (64-Bit) * NVIDIA-GPU mit installierten Treibern * CUDA-Toolkit (12.4+ empfohlen, 12.8+ für Blackwell) * Git: `sudo apt install git` * Python: Version 3.11 bis, aber nicht einschließlich, 3.14 * Arbeiten Sie in einer Python-Umgebung wie **uv**, **venv**, oder **conda/mamba** ### :docker: Docker {% hint style="success" %} Unser Docker-Image funktioniert jetzt für Unsloth! Wir arbeiten an Mac-Kompatibilität. {% endhint %} * Laden Sie unser neuestes Unsloth-Container-Image herunter: `docker pull unsloth/unsloth` * Führen Sie den Container mit folgendem Befehl aus: ```bash docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \ -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/workspace/work \ --gpus all \ unsloth/unsloth ``` Für weitere Informationen, [siehe hier](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth#unsloth-docker-image). * Greifen Sie unter folgender Adresse auf Ihre Studio-Instanz zu `http://localhost:8000` oder externe IP-Adresse `http://external_ip_address:8000/` ### :microchip: Nur CPU Unsloth Studio unterstützt CPU-Geräte für [Chat](#run-models-locally) für GGUF-Modelle und [Datenrezepte](/docs/de/neu/studio/data-recipe.md) ([Export](/docs/de/neu/studio/export.md) kommt sehr bald) * Dasselbe wie die oben für Linux genannten (außer NVIDIA-GPU-Treiber) und MacOS. ## Entwickler-/Nightly-Installationen (Erweitert) ### **Installation des Haupt-Repos** #### **macOS-, Linux- und WSL-Entwicklerinstallationen:** ```bash git clone https://github.com/unslothai/unsloth cd unsloth ./install.sh --local unsloth studio -p 8888 ``` Um in einem isolierten Verzeichnis zu installieren (eigene virtuelle Umgebung, `auth/`, `studio.db`, Cache und llama.cpp-Build), setzen Sie `UNSLOTH_STUDIO_HOME` und beim Start erneut übergeben: ```bash UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" ./install.sh --local UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" unsloth studio -p 8888 ``` Dann zum Aktualisieren: ```bash cd unsloth && git pull ./install.sh --local unsloth studio -p 8888 ``` #### **Windows PowerShell-Entwicklerinstallationen:** ```powershell git clone https://github.com/unslothai/unsloth.git cd unsloth Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass .\install.ps1 --local unsloth studio -p 8888 ``` Um in einem isolierten Verzeichnis zu installieren (eigene virtuelle Umgebung, `auth/`, `studio.db`, Cache und llama.cpp-Build), setzen Sie `UNSLOTH_STUDIO_HOME` und beim Start erneut übergeben: ```powershell $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\.studio"; .\install.ps1 --local $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\.studio"; unsloth studio -p 8888 ``` Dann zum Aktualisieren: ```powershell cd unsloth; git pull .\install.ps1 --local unsloth studio -p 8888 ``` #### **Fernzugriff: `--secure` (HTTPS-Tunnel) vs. Rohport** Standardmäßig `unsloth studio` bindet an `127.0.0.1` (nur dieser Rechner). Um von einem anderen Gerät darauf zuzugreifen, wählen Sie eine der folgenden Optionen: * `--secure` (empfohlen): bereitstellen **nur** über einen kostenlosen Cloudflare-HTTPS-Link. Unsloth bleibt an localhost gebunden und der Tunnel stellt die öffentliche URL bereit; er schlägt geschlossen fehl (startet nicht), wenn der Tunnel nicht aufgebaut werden kann, sodass der Rohport niemals offengelegt wird. ```bash unsloth studio --secure -p 8888 ``` * `-H 0.0.0.0`: bindet den Rohport an alle Netzwerkschnittstellen, von überall im Netzwerk erreichbar. Verwenden Sie dies nur in einem vertrauenswürdigen Netzwerk. ```bash unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 ``` Serverseitige Tools (Websuche, Python- und Terminal-Codeausführung) laufen unter Ihrem Benutzerkonto und sind standardmäßig aktiviert. Jeder, der den Server mit dem API-Schlüssel erreichen kann, kann auf diesem Rechner Code ausführen, also halten Sie Ihren API-Schlüssel geheim und übergeben Sie `--disable-tools` wenn Sie Unsloth offenlegen. ### Erweiterte Startmethoden Installationsoptionen können als Umgebungsvariablen übergeben werden. Unter macOS, Linux und WSL platzieren Sie die Variable nach der Pipe, damit die Shell sie an `sh`; unter Windows setzen Sie sie mit `$env:` bevor Sie an `iex`. PyTorch überspringen (nur GGUF-Modus): ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_NO_TORCH=1 sh ``` ```powershell $env:UNSLOTH_NO_TORCH=1; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Python-Version festlegen: ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_PYTHON=3.12 sh ``` ```powershell $env:UNSLOTH_PYTHON='3.12'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Installation an einem benutzerdefinierten Speicherort mit `UNSLOTH_STUDIO_HOME`: ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_STUDIO_HOME=/abs/path sh ``` ```powershell $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME='C:\path'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Begrenzen Sie Unsloths native CPU-Thread-Pools auf Hosts mit vielen Kernen: `UNSLOTH_CPU_THREADS=8 unsloth studio -p 8888`. ### Deinstallation Der empfohlene Weg, Unsloth Studio vollständig zu entfernen, ist das passende Deinstallationsskript für Ihr Betriebssystem. Es beendet alle laufenden Server, entfernt das Installationsverzeichnis, das Launcher-Datenverzeichnis, die Desktop-Verknüpfung und alle plattformspezifischen Einträge (macOS `.app` Bundle + Launch Services auf dem Mac; Startmenü, `HKCU\Software\Unsloth` Registrierungsschlüssel und Benutzer `PATH` Einträge unter Windows): * ​ **MacOS, WSL, Linux:** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.sh | sh ``` {% endcode %} * ​ **Windows (PowerShell):** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash irm https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.ps1 | iex ``` {% endcode %} Wenn Sie nur das Installationsverzeichnis entfernen und den Launcher/die Verknüpfung für eine spätere Neuinstallation behalten möchten, können Sie stattdessen `rm -rf ~/.unsloth/studio` (Mac/Linux/WSL) oder `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` (Windows) ausführen. Der Modell-Cache unter `~/.cache/huggingface` wird von keinem dieser Vorgänge berührt. #### Manuelle Deinstallation Wenn Sie lieber nur bestimmte Teile entfernen möchten: **1. Nur die App entfernen** (behalten Sie Verlauf, Chats, Checkpoints und Exporte unverändert): * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"` **2. Unsloth vollständig entfernen** (behalten Sie andere Unsloth-Tools unverändert): * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth/studio` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` **3. Alles Unsloth-bezogene entfernen:** * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"` {% hint style="warning" %} Hinweis: Schritt 3 löscht alles in Verlauf, Chats, Modell-Checkpoints und Exporten. Dies kann nicht rückgängig gemacht werden. {% endhint %} **4. Verknüpfungen und symbolische Links entfernen:** **macOS:** ```shellscript rm -rf ~/Applications/Unsloth\ Studio.app ~/Desktop/Unsloth\ Studio ``` **Linux:** ```shellscript rm -f ~/.local/share/applications/unsloth-studio.desktop ~/Desktop/unsloth-studio.desktop ``` **WSL / Windows (PowerShell):** ```shellscript Remove-Item -Force "$HOME\Desktop\Unsloth Studio.lnk" Remove-Item -Force "$env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Unsloth Studio.lnk" ``` **5. Den CLI-Befehl entfernen:** * **macOS, Linux, WSL:** `rm -f ~/.local/bin/unsloth` * **Windows (PowerShell):** Der Installer hat das Verzeichnis der venv `Scripts` Verzeichnis zu Ihrem Benutzer-PATH hinzugefügt. Um es zu entfernen, öffnen Sie Einstellungen → System → Info → Erweiterte Systemeinstellungen → Umgebungsvariablen, suchen Sie `Path` unter Benutzervariablen und entfernen Sie den Eintrag, der auf `.unsloth\studio\...\Scripts`. {% hint style="info" %} Hinweis: Die Schritte 1-5 berühren Ihre heruntergeladenen HF-Modelldateien nicht. Siehe unten Gelöschte zwischengespeicherte HF-Modelldateien, wenn Sie diesen Speicherplatz freigeben möchten. {% endhint %} ### **Zwischengespeicherte HF-Modelldateien löschen** Du kannst alte Modelldateien entweder über das Papierkorb-Symbol in der Modellsuche löschen oder indem du den entsprechenden zwischengespeicherten Modellordner aus dem standardmäßigen Hugging-Face-Cache-Verzeichnis entfernst. Standardmäßig verwendet Hugging Face `~/.cache/huggingface/hub/` unter macOS/Linux/WSL und `C:\Users\\.cache\huggingface\hub\` unter Windows. * **macOS, Linux, WSL:** `~/.cache/huggingface/hub/` * **Windows:** `%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\` Wenn `HF_HUB_CACHE` oder `HF_HOME` gesetzt ist, verwende stattdessen diesen Speicherort. Unter Linux und WSL kann `XDG_CACHE_HOME` auch den Standard-Cache-Stamm ändern. ### Verwenden alter / vorhandener GGUF-Modelle {% columns %} {% column %} **Update vom 1. Apr.:** Du kannst jetzt einen vorhandenen Ordner auswählen, aus dem Unsloth erkennen soll. **Update vom 27. März:** Unsloth Studio erkennt jetzt **ältere / bereits vorhandene Modelle automatisch** heruntergeladen von Hugging Face, LM Studio usw. {% endcolumn %} {% column %}
{% endcolumn %} {% endcolumns %} **Manuelle Anweisungen:** Unsloth Studio erkennt Modelle, die in deinem Hugging-Face-Hub-Cache heruntergeladen wurden `(C:\Users{your_username}.cache\huggingface\hub)`. Wenn du GGUF-Modelle über LM Studio heruntergeladen hast, beachte, dass diese in `C:\Users{your_username}.cache\lm-studio\models` ***ODER*** `C:\Users{your_username}\lm-studio\models` . Manchmal, wenn sie nicht sichtbar sind, müssen Sie diese .gguf-Dateien in Ihr Hugging-Face-Hub-Cache-Verzeichnis (oder einen anderen für llama.cpp zugänglichen Pfad) verschieben oder kopieren, damit Unsloth Studio sie laden kann. Nachdem du ein Modell oder einen Adapter in Unsloth feinabgestimmt hast, kannst du es nach GGUF exportieren und lokale Inferenz mit **llama.cpp** direkt in Unsloth Chat ausführen. Unsloth Studio wird von llama.cpp und Hugging Face unterstützt. ### :google: Google-Colab-Notebook Wir haben ein [kostenloses Google-Colab-Notebook](https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb) damit du alle Funktionen von Unsloth auf Colabs T4-GPUs erkunden kannst. Du kannst die meisten Modelle bis zu 22B Parametern trainieren und ausführen und für größere Modelle auf eine größere GPU wechseln. Klicke einfach auf 'Run all', und die UI sollte nach der Installation erscheinen. {% columns %} {% column %} {% embed url="" %} Sobald die Installation abgeschlossen ist, scrolle zu **Unsloth Studio starten** und klicke **Unsloth Studio öffnen** im weißen Feld auf der linken Seite: **Scrolle weiter nach unten, um die eigentliche Benutzeroberfläche zu sehen.** {% endcolumn %} {% column %}
{% endcolumn %} {% endcolumns %} {% hint style="warning" %} Manchmal kann der Unsloth-Link einen Fehler zurückgeben. Das passiert, weil du vielleicht Cookies deaktiviert hast oder einen Adblocker oder Mozilla verwendest. Du kannst trotzdem auf die UI zugreifen, indem du unter die Schaltfläche scrollst. Google Colab erwartet außerdem, dass Sie auf der Colab-Seite bleiben; wenn Inaktivität erkannt wird, kann die GPU-Sitzung beendet werden. {% endhint %} ## Fehlerbehebung
ProblemBeheben
Python-Versionsfehlersudo apt install python3.12 python3.12-venv Version 3.11 bis, aber nicht einschließlich, 3.14
nvidia-smi nicht gefundenInstallieren Sie NVIDIA-Treiber von https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
nvcc nicht gefunden (CUDA)sudo apt install nvidia-cuda-toolkit oder hinzufügen /usr/local/cuda/bin zu PATH
llama-server-Build fehlgeschlagenNicht kritisch, Unsloth funktioniert weiterhin, GGUF-Inferenz wird nicht verfügbar sein. Installieren Sie cmake und führen Sie das Setup erneut aus, um das Problem zu beheben.
cmake nicht gefundensudo apt install cmake
git nicht gefundensudo apt install git
Build fehlgeschlagenLöschen Sie ~/.unsloth/llama.cpp und führen Sie das Setup erneut aus
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://unsloth.ai/docs/de/neu/studio/install.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.