> 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 Installiere Unsloth Studio manuell oder lade die separate Unsloth Desktop-App herunter. Unsloth Studio funktioniert unter Windows, Linux, WSL und MacOS. Sie sollten auf jedem Gerät denselben Installationsprozess verwenden, obwohl die Systemanforderungen je nach Gerät unterschiedlich sein können. ### Mit Unsloth Desktop installieren Der einfachste Weg, Unsloth Studio zu installieren, ist mit der nativen [Desktop-App](/docs/de/desktop.md). Laden Sie sie für Ihr Betriebssystem herunter: * [Für macOS herunterladen](https://unsloth.ai/download/mac) * [Für Windows herunterladen](https://unsloth.ai/download/windows) * [Für Linux herunterladen](https://unsloth.ai/download/linux) Der Rest dieser Seite installiert **Unsloth Studio** manuell. ### Manuelle Unsloth Studio-Installation Windows MacOS Linux & WSL Docker Entwicklerinstallation ### Schnellstart {% tabs %} {% tab title="MacOS, Linux, WSL" %} **Unsloth installieren:** ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` Verwenden Sie denselben Befehl zum Aktualisieren. {% endtab %} {% tab title="Windows" %} **Unsloth installieren:** ```powershell irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Verwenden Sie 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. [Anleitung lesen.](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 %} Weitere Schritt-für-Schritt-Anweisungen finden Sie unten: {% 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 ``` oder verwenden Sie **Homebrew**: ```bash brew install --cask unsloth ``` Unsloth beginnt wie unten gezeigt mit dem Einrichten der Umgebung und der Installation der erforderlichen Pakete. 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 Unsloth während der Installation nicht starten wollten, können Sie die Unsloth-App jederzeit mit `unsloth studio -p 8888` starten. Wenn Ihre Unsloth-Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar sein soll, 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 wie unten gezeigt auf der Chat-Seite öffnen.

Sie können es auch mit dem folgenden Befehl starten: ```bash unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 ``` {% hint style="info" %} Wenn Sie Ihre Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar machen möchten.\ Fügen Sie `-H 0.0.0.0` zum `unsloth studio` Befehl hinzu. {% endhint %} #### Schritt 2: Unsloth starten Öffnen `http://127.0.0.1:8888` Sie es in Ihrem Browser. Erstellen Sie beim ersten Start ein neues Passwort, um zur Chat-Seite fortzufahren. **Unsloth Studio** ist jetzt installiert und einsatzbereit. Die Unsloth-App sollte jetzt auf der Chat-Seite geöffnet werden, wie unten gezeigt.

{% hint style="info" %} Wenn Sie Unsloth während der Installation nicht starten wollten, können Sie die Unsloth-App jederzeit mit `unsloth studio -p 8888` starten. Wenn Ihre Unsloth-Instanz für Clients außerhalb Ihres PCs/Computers erreichbar sein soll, 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 ein. 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 mittels eines kostenlosen Cloudflare-Tunnels zu starten. Verwenden Sie den folgenden Befehl (funktioniert unter Windows, Mac und Linux): ```bash unsloth studio --secure ``` Sie können sofort mit dem Training und 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 %} ## Systemanforderungen ### Fenste**r** 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 (für Intel-GPUs siehe [Intel-GPUs](#intel-gpus)) * **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 einschließlich 3.14 ausgeschlossen * Arbeiten Sie in einer Python-Umgebung wie **uv**, **venv**, oder **conda/mamba** ### 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 & WSL * Ubuntu 20.04+ oder ähnliche Distribution (64-Bit) * NVIDIA-GPU mit installierten Treibern (für Intel-GPUs siehe [Intel-GPUs](#intel-gpus)) * CUDA-Toolkit (12.4+ empfohlen, 12.8+ für Blackwell) * Git: `sudo apt install git` * Python: Version 3.11 bis einschließlich 3.14 ausgeschlossen * Arbeiten Sie in einer Python-Umgebung wie **uv**, **venv**, oder **conda/mamba** ### Intel-GPUs Installieren Sie zuerst den neuesten Intel-GPU-Treiber (siehe unseren [Intel-Leitfaden](/docs/de/loslegen/install/intel.md)). Der Installer wählt dann Intel XPU PyTorch unter Linux und Windows automatisch aus, wenn eine Intel Arc, Arc Pro, Core Ultra mit Arc-Grafik oder Data Center GPU Max / Flex die einzige gefundene GPU ist. Unter Linux zeigt die GPU-Zeile des Installers dann `Intel GPU (, XPU)` an, wenn dies passiert. Pinnen Sie XPU PyTorch selbst, wenn der Installer die Intel-GPU nicht erkennen oder auswählen kann: * **WSL**, wenn für den Installer kein PCI-Anzeigegerät sichtbar ist * ein System, das auch eine NVIDIA- oder AMD-GPU hat (eine PyTorch-Installation unterstützt einen Anbieter, daher wird die andere GPU nicht für das Training verwendet) * unter Linux, `ONEAPI_DEVICE_SELECTOR`, `SYCL_DEVICE_FILTER` oder `SYCL_DEVICE_ALLOWLIST` gesetzt ist, oder `ZE_AFFINITY_MASK` auf etwas anderes als leer oder `standard` **Linux, WSL:** {% code collapsedlinecount="10" %} ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_TORCH_INDEX_FAMILY=xpu sh # oder mit der vollständigen Index-URL curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_TORCH_INDEX_URL=https://download.pytorch.org/whl/xpu sh ``` {% endcode %} **Windows (PowerShell):** {% code collapsedlinecount="10" %} ```powershell $env:UNSLOTH_TORCH_INDEX_FAMILY = "xpu"; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` {% endcode %} Wenn Sie XPU gepinnt haben (zum Beispiel unter WSL), setzen Sie bei jeder erneuten Ausführung des Installers zum Aktualisieren dieselbe Variable; ohne sie installiert der erneute Lauf wieder CPU-PyTorch. Um CPU-PyTorch auf einem System mit Intel-GPU zu behalten, setzen Sie `UNSLOTH_TORCH_INDEX_FAMILY=cpu` stattdessen (oder `UNSLOTH_DISABLE_XPU_AUTO=1` unter Linux). ### Docker {% hint style="success" %} Unser Docker-Image funktioniert jetzt für Unsloth! Wir arbeiten an der Mac-Kompatibilität. {% endhint %} * Holen Sie sich unser neuestes Unsloth-Container-Image: `docker pull unsloth/unsloth` * Führen Sie den Container aus mit: ```bash docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \ -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/workspace/work \ --gpus all \ unsloth/unsloth ``` Weitere Informationen finden Sie [hier](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth#unsloth-docker-image). * Greifen Sie auf Ihre Studio-Instanz zu unter `http://localhost:8000` oder unter der externen IP-Adresse `http://external_ip_address:8000/` ### Nur CPU Unsloth Studio unterstützt CPU-Geräte für [Chat](#run-models-locally) für GGUF-Modelle und [Data Recipes](/docs/de/neu/studio/data-recipe.md) * Dasselbe wie die oben für Linux genannten Anforderungen (außer NVIDIA-GPU-Treibern) und MacOS. ## Entwickler-/Nightly-Installationen (erweitert) ### **Installation aus dem Haupt-Repo** #### **macOS-, Linux-, WSL-Entwicklerinstallationen:** ```bash git clone https://github.com/unslothai/unsloth cd unsloth ./install.sh --local unsloth studio -p 8888 ``` Um in einem isolierten Speicherort zu installieren (mit eigener virtueller Umgebung, `auth/`, `studio.db`, Cache und llama.cpp-Build), setzen Sie `UNSLOTH_STUDIO_HOME` und übergeben Sie es beim Start erneut: ```bash UNSLOTH_STUDIO_HOME="$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 Speicherort zu installieren (mit eigener virtueller Umgebung, `auth/`, `studio.db`, Cache und llama.cpp-Build), setzen Sie `UNSLOTH_STUDIO_HOME` und übergeben Sie es beim Start erneut: ```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 ``` #### **Remote-Zugriff: `--secure` (HTTPS-Tunnel) vs. roher Port** 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 fehl und startet nicht, wenn der Tunnel nicht hochkommt, sodass der rohe Port niemals offengelegt wird. ```bash unsloth studio --secure -p 8888 ``` * `-H 0.0.0.0`: den rohen Port an alle Netzwerkschnittstellen binden, 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 als Ihr Benutzer 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 privat und übergeben Sie `--disable-tools` wenn Sie Unsloth nach außen freigeben. ### Erweiterte Startmethoden Installer-Optionen können als Umgebungsvariablen übergeben werden. Unter macOS, Linux und WSL platzieren Sie die Variable nach der Pipe, damit die Shell sie an `sh`weitergibt; 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 ``` An einen benutzerdefinierten Speicherort installieren mit `UNSLOTH_STUDIO_HOME`: ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_STUDIO_HOME=/abs/path sh ``` ```powershell $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME='C:\path'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Begrenzen Sie die nativen CPU-Thread-Pools von Unsloth auf Hosts mit vielen Kernen: `UNSLOTH_CPU_THREADS=8 unsloth studio -p 8888`. ### **Eine alte Version verwenden** #### **Unsloth Desktop** Um eine alte Version von Unsloth Desktop zu verwenden, ist es ganz einfach. Schauen Sie einfach in [unseren GitHub-Releases](https://github.com/unslothai/unsloth/releases) nach und wählen Sie die spezifische Version aus, die Sie im Bereich 'Assets' installieren möchten. #### **Unsloth Studio** Um eine alte Version von Unsloth Studio zu verwenden, folgen Sie dem Folgenden mit Ihrer gewünschten Version und Ihren gewünschten Namen: **macOS, Linux, WSL:** ```shellscript uv pip install \ --python "$HOME/.unsloth/studio/unsloth_studio/bin/python" \ --reinstall --no-deps "unsloth==VERSION" "$HOME/.unsloth/studio/unsloth_studio/bin/unsloth" studio -p 8888 ``` **Windows:** ```shellscript uv pip install ` --python "$env:USERPROFILE\.unsloth\studio\unsloth_studio\Scripts\python.exe" ` --reinstall --no-deps "unsloth==VERSION" & "$env:USERPROFILE\.unsloth\studio\unsloth_studio\Scripts\unsloth.exe" studio -p 8888 ``` ### Deinstallieren Der empfohlene Weg, Unsloth Studio vollständig zu entfernen, ist das passende Deinstallationsskript für Ihr Betriebssystem. Es stoppt alle laufenden Server, entfernt das Installationsverzeichnis, das Launcher-Datenverzeichnis, die Desktop-Verknüpfung und alle plattformspezifischen Einträge (macOS `.app` Bundle + Launch Services auf dem Mac; Startmenü, `HKCU\Software\Unsloth` Registrierungsschlüssel und Benutzer `PATH` -Einträge unter Windows): * **MacOS, WSL, Linux:** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.sh | sh ``` {% endcode %} * **Windows (PowerShell):** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash irm https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.ps1 | iex ``` {% endcode %} Wenn Sie nur das Installationsverzeichnis entfernen und den Launcher/die Verknüpfung für eine spätere Neuinstallation behalten möchten, können Sie stattdessen `rm -rf ~/.unsloth/studio` (Mac/Linux/WSL) oder `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` (Windows) ausführen. Der Modell-Cache unter `~/.cache/huggingface` wird von all dem nicht angetastet. #### Manuelle Deinstallation Wenn Sie nur bestimmte Teile entfernen möchten: **1. Nur App entfernen** (behält Verlauf, Chats, Checkpoints und Exporte intakt): * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"` **2. Unsloth vollständig entfernen** (behält andere Unsloth-Tools intakt): * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth/studio` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` **3. Alles Unsloth-bezogene entfernen:** * **macOS, WSL, Linux:** `rm -rf ~/.unsloth` * **Windows (PowerShell):** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"` {% hint style="warning" %} Hinweis: Schritt 3 löscht alles aus Verlauf, Chats, Modell-Checkpoints und Exporten. Das kann nicht rückgängig gemacht werden. {% endhint %} **4. Verknüpfungen und Symlinks entfernen:** **macOS:** ```shellscript rm -rf ~/Applications/Unsloth\ Studio.app ~/Desktop/Unsloth\ Studio ``` **Linux:** ```shellscript rm -f ~/.local/share/applications/unsloth-studio.desktop ~/Desktop/unsloth-studio.desktop ``` **WSL / Windows (PowerShell):** ```shellscript Remove-Item -Force "$HOME\Desktop\Unsloth Studio.lnk" Remove-Item -Force "$env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Unsloth Studio.lnk" ``` **5. CLI-Befehl entfernen:** * **macOS, Linux, WSL:** `rm -f ~/.local/bin/unsloth` * **Windows (PowerShell):** Der Installer hat das `Scripts` -Verzeichnis der venv 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 Löschen zwischengespeicherter HF-Modelldateien, wenn Sie diesen Speicherplatz zurückgewinnen möchten. {% endhint %} ### **Zwischengespeicherte HF-Modelldateien löschen** Sie können alte Modelldateien entweder über das Papierkorbsymbol in der Modellsuche löschen oder indem Sie den entsprechenden zwischengespeicherten Modellordner aus dem standardmäßigen Hugging-Face-Cache-Verzeichnis entfernen. 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, verwenden Sie stattdessen diesen Speicherort. Unter Linux und WSL kann `XDG_CACHE_HOME` auch das Standard-Cache-Stammverzeichnis ändern. ### Verwendung alter / vorhandener GGUF-Modelle {% columns %} {% column %} **Update vom 1. Apr.:** Sie können 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 Ihren Hugging-Face-Hub-Cache heruntergeladen wurden `(C:\Users{your_username}.cache\huggingface\hub)`. Wenn Sie GGUF-Modelle haben, die über LM Studio heruntergeladen wurden, beachten Sie, 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 Sie ein Modell oder einen Adapter in Unsloth feinabgestimmt haben, können Sie es nach GGUF exportieren und lokale Inferenz mit **llama.cpp** direkt in Unsloth Chat ausführen. Unsloth Studio basiert auf llama.cpp und Hugging Face. ### 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) erstellt, damit Sie alle Funktionen von Unsloth auf Colabs T4-GPUs ausprobieren können. Sie können die meisten Modelle bis zu 22B Parametern trainieren und ausführen und für größere Modelle auf eine größere GPU umschalten. Klicken Sie einfach auf 'Run all', und die Benutzeroberfläche sollte nach der Installation erscheinen. {% columns %} {% column %} {% embed url="" %} Sobald die Installation abgeschlossen ist, scrollen Sie zu **Unsloth Studio starten** und klicken Sie auf **Unsloth Studio öffnen** im weißen Feld links angezeigt: **Scrollen Sie 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 Sie möglicherweise Cookies deaktiviert haben oder einen Adblocker bzw. Mozilla verwenden. Sie können dennoch auf die Benutzeroberfläche zugreifen, indem Sie unterhalb der Schaltfläche weiter nach unten scrollen. Google Colab erwartet außerdem, dass Sie auf der Colab-Seite bleiben; wenn Inaktivität erkannt wird, kann die GPU-Sitzung beendet werden. {% endhint %} ## Fehlerbehebung

Problem	Lösung
Python-Versionsfehler	`sudo apt install python3.12 python3.12-venv` Version 3.11 bis, aber nicht einschließlich, 3.14
`nvidia-smi nicht gefunden`	Installieren Sie NVIDIA-Treiber von https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
`nvcc nicht gefunden` (CUDA)	`sudo apt install nvidia-cuda-toolkit` oder fügen Sie `/usr/local/cuda/bin` zu PATH hinzu
llama-server-Build fehlgeschlagen	Nicht kritisch, Unsloth funktioniert weiterhin, GGUF-Inferenz ist nicht verfügbar. Installieren Sie `cmake` und führen Sie das Setup erneut aus, um das Problem zu beheben.
`cmake nicht gefunden`	`sudo apt install cmake`
`git nicht gefunden`	`sudo apt install git`
Build fehlgeschlagen	Löschen 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 by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` 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 what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. 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.