# Présentation d'Unsloth Studio

Aujourd’hui, nous lançons **Unsloth Studio** (Bêta) : une interface web open source sans code pour entraîner, exécuter et exporter des modèles ouverts dans une seule **locale** interface.

<a href="#quickstart" class="button primary" data-icon="bolt">Démarrage rapide</a><a href="#features" class="button secondary" data-icon="star">Fonctionnalités</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">Github</a>

* **Exécuter GGUF** et des modèles safetensor localement sur **Mac**, Windows, Linux.
* Entraînez plus de 500 modèles 2x plus vite avec 70 % de VRAM en moins (sans perte de précision)
* Exécutez et entraînez des modèles de texte, vision, TTS audio et embeddings

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**Pour toutes les dernières mises à jour, consultez notre** [**nouvelle page de changelog ici**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/changelog)**!** ✨
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FxV1PO5DbF3ksB51nE2Tw%2Fmore%20cropped%20ui%20for%20homepage.png?alt=media&#x26;token=f75942c9-3d8d-4b59-8ba2-1a4a38de1b86" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>

* **MacOS** et **CPU** fonctionnent pour [Chat](#run-models-locally) l’inférence GGUF et [les recettes de données](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe). L’entraînement MLX arrive bientôt.
* Aucun jeu de données nécessaire. [**Création automatique de jeux de données**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe) à partir de **fichiers PDF, CSV, JSON, DOCX, TXT** .
* [Exportez ou enregistrez](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/export) votre modèle en GGUF, safetensor 16 bits, etc.
* [**Appel d’outils auto-réparateur**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#auto-healing-tool-calling) / recherche web + [**exécution de code**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#code-execution)
* [Réglage automatique des paramètres d’inférence](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#auto-parameter-tuning) et modification des modèles de chat.

## ⭐ Fonctionnalités

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### **Exécuter des modèles localement**

[Rechercher et exécuter des modèles GGUF](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/chat) et safetensor avec [appel d’outils](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#auto-healing-tool-calling) auto-réparateur / recherche web, [réglage automatique](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#auto-parameter-tuning) des paramètres d’inférence, [**exécution de code**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#code-execution) (Bash + Python), API (très bientôt). Téléversez des images, des documents, de l’audio, du code.

[Comparez les modèles côte à côte](#model-arena). Propulsés par llama.cpp + Hugging Face, nous prenons en charge **l’inférence multi-GPU** et la plupart des modèles.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FFeQ0UUlnjXkDdqhcWglh%2Fskinny%20studio%20chat.png?alt=media&#x26;token=c2ee045f-c243-4024-a8e4-bb4dbe7bae79" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### Exécuter du code + réparer l’appel d’outils

Unsloth Studio permet aux LLM d’exécuter Bash et Python, pas seulement JavaScript. Il met également les programmes en bac à sable, comme Claude Artifacts, afin que les modèles puissent tester du code, générer des fichiers et vérifier les réponses avec de vrais calculs.

Par exemple, Qwen3.5-4B a consulté plus de 20 sites web et cité des sources, avec la recherche web intégrée dans sa trace de réflexion.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FXPQGEEr1YoKofrTatAKK%2Ftoolcallingif.gif?alt=media&#x26;token=25d68698-fb13-4c46-99b2-d39fb025df08" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### **Entraînement sans code**

[Téléversez des PDF, CSV, JSON](#data-recipes) des documents ou des configurations YAML et commencez l’entraînement instantanément sur NVIDIA. Les noyaux d’Unsloth optimisent LoRA, FP8, FFT, PT sur plus de 500 modèles de texte, vision, TTS/audio et embeddings.

Affinez les derniers LLM comme [Qwen3.5](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3.5/fine-tune) et NVIDIA [Nemotron 3](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/nemotron-3). [Multi-GPU](https://unsloth.ai/docs/fr/bases/multi-gpu-training-with-unsloth) fonctionne automatiquement, avec une nouvelle version à venir.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FRjAfHShyL7MfHfq6BStl%2Fonboarding%20updated.png?alt=media&#x26;token=7cdde1a0-8f8c-4d25-9414-e28f35f211cd" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### les recettes de données

[**les recettes de données**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe) transforme vos documents en jeux de données exploitables / synthétiques via un flux de travail en graphe de nœuds. Téléversez des fichiers non structurés ou structurés comme des PDF, CSV et JSON. Unsloth Data Recipes, propulsé par NVIDIA Nemo [Data Designer](https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner), transforme automatiquement les documents dans les formats souhaités.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fcc9T0V8WsyjcuOE2sIVV%2Fdata%20recipes%20longer.png?alt=media&#x26;token=5ae33e8d-09b1-45e0-8f5c-40dca8bbcf0c" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### Observabilité

Obtenez [une visibilité complète](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/start#training-progress) sur vos sessions d’entraînement et le contrôle de celles-ci. Suivez en temps réel la perte d’entraînement, les normes de gradient et l’utilisation du GPU, et personnalisez selon vos envies.

Vous pouvez même consulter la progression de l’entraînement sur d’autres appareils comme votre téléphone.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FCIrWHN1JzfaFNOoavmZS%2Fobserve%20new.png?alt=media&#x26;token=21fdbc5b-a073-437a-b487-b5bdff4716f6" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### Exporter / Enregistrer les modèles

[**Exportez n’importe quel modèle**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/export), y compris vos modèles affinés, vers safetensors ou GGUF pour une utilisation avec llama.cpp, vLLM, Ollama, LM Studio, et plus encore.

Stocke l’historique de votre entraînement, afin que vous puissiez revisiter les exécutions, exporter à nouveau et expérimenter.
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<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F8UHzGTHF9q6LWrJy8Y4r%2FScreenshot%202026-03-15%20at%203.02.02%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=cb5e78f8-481a-4c9f-9361-db53e6e0ec37" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### Arène des modèles

Discutez avec et [comparez 2 modèles](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#model-arena) différents, comme un modèle de base et un modèle affiné, pour voir comment leurs sorties diffèrent.

Chargez simplement votre premier GGUF/modèle, puis le second, et voilà ! L’inférence chargera d’abord un modèle, puis le second.
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<div align="center" data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FVgnE7eMPQk2vaFboJ4BU%2Fmodel%20arena%20closeup.png?alt=media&#x26;token=8b0a910b-440c-4859-a846-0060e61e157b" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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### Priorité à la confidentialité + sécurisé

Unsloth Studio peut être utilisé 100 % hors ligne et localement sur votre ordinateur. Son authentification par jetons, y compris le mot de passe chiffré et les flux d’accès / de rafraîchissement JWT, protège vos données.

Vous pouvez utiliser des modèles / GGUF existants / anciens que vous avez précédemment téléchargés depuis HF, etc. Lisez [les instructions ici](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#using-old-existing-gguf-models).
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{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F15gRLbMDX1ReKdHBBl1G%2FScreenshot%202026-03-15%20at%203.54.51%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=ca096807-54c2-4d8c-bdc1-c1bb0055469b" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
Veuillez noter qu’il s’agit de la **version BÊTA** d’Unsloth Studio. Attendez-vous à de nombreuses améliorations, corrections et nouvelles fonctionnalités dans les jours et semaines à venir.
{% endhint %}

## ⚡ Démarrage rapide

Unsloth Studio fonctionne sous Windows, Linux, WSL et MacOS (chat uniquement pour le moment).

* **CPU :** Unsloth fonctionne toujours sans GPU, mais uniquement pour [Chat](#run-models-locally) l’inférence et [les recettes de données](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe).
* **Entraînement :** Fonctionne sur **NVIDIA** : RTX 30, 40, 50, Blackwell, DGX Spark/Station, etc. + **Intel** GPU
* **Mac :** Comme le CPU - Chat et [les recettes de données](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe) fonctionne uniquement pour le moment. **MLX** l’entraînement arrive très bientôt.
* **AMD :** Le chat fonctionne. Entraînez avec [Unsloth Core](https://unsloth.ai/docs/fr/commencer/install/amd). La prise en charge de Studio arrive bientôt.
* **Bientôt disponible :** prise en charge de l’entraînement pour **Apple MLX** et **AMD.**
* **Multi-GPU :** Fonctionne déjà, avec une amélioration majeure en préparation.

Utilisez les mêmes commandes d’installation ci-dessous pour mettre à jour :

### **MacOS, Linux, WSL :**

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

### **Windows PowerShell :**

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

#### Lancer Unsloth

```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

### Docker :

Utilisez notre **image Docker**: [`officielle unsloth/unsloth`](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) qui fonctionne actuellement sous Windows, WSL et Linux. La prise en charge de MacOS arrive bientôt.

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

```bash
docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \
  -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 \
  -v $(pwd)/work:/workspace/work \
  --gpus all \
  officielle unsloth/unsloth
```

{% endcode %}

{% hint style="success" %}
**La première installation devrait maintenant être 6x plus rapide et 50 % plus légère grâce aux binaires llama.cpp précompilés.**
{% endhint %}

**Pour plus de détails sur l’installation et la désinstallation, veuillez consulter la section** [**Installation d’Unsloth Studio**](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/install) **.**

{% content-ref url="studio/install" %}
[install](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/install)
{% endcontent-ref %}

### <i class="fa-google">:google:</i> Notebook Google Colab

Nous avons créé un [notebook Google Colab gratuit](https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb) afin que vous puissiez explorer toutes les fonctionnalités d’Unsloth sur les GPU T4 de Colab. Vous pouvez entraîner et exécuter la plupart des modèles jusqu’à 22B de paramètres, et passer à un GPU plus puissant pour des modèles plus gros. Cliquez simplement sur « Run all » et l’interface devrait apparaître après l’installation.

{% columns %}
{% column %}
{% embed url="<https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb>" %}

Une fois l’installation terminée, faites défiler jusqu’à **Démarrer Unsloth Studio** et cliquez sur **Ouvrir Unsloth Studio** dans la boîte blanche affichée à gauche :

**Faites encore défiler vers le bas pour voir l’interface réelle.**
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkYitMrK55Ic6eIGqiKEJ%2FScreenshot%202026-03-16%20at%2011.21.16%E2%80%AFPM.png?alt=media&#x26;token=4388c309-a598-41f3-9301-e434c334ac1c" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
Parfois, le lien Studio peut renvoyer une erreur. Cela se produit parce que vous avez peut-être désactivé les cookies, ou que vous utilisez un bloqueur de publicités ou Mozilla. Vous pouvez toujours accéder à l’interface en faisant défiler sous le bouton.
{% endhint %}

## <i class="fa-seedling">:seedling:</i> Flux de travail

Voici un flux de travail habituel d’Unsloth Studio pour vous aider à démarrer :

1. Lancer Studio depuis les [instructions d’installation](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/install).
2. Charger un modèle depuis des fichiers locaux ou une intégration prise en charge.
3. Importer des données d’entraînement à partir de fichiers PDF, CSV ou JSONL, ou créer un jeu de données à partir de zéro.
4. Nettoyer, affiner et enrichir votre jeu de données dans [les recettes de données](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe).
5. Commencer l’entraînement avec les préréglages recommandés ou personnaliser vous-même la configuration.
6. Discuter avec le modèle entraîné et comparer ses sorties à celles du modèle de base.
7. [Enregistrer ou exporter](#export-save-models) localement vers la pile que vous utilisez déjà.

Vous pouvez lire nos analyses détaillées de chacune des sections d’Unsloth Studio :

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="studio/start" %}
[start](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/start)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="studio/export" %}
[export](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/export)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="studio/data-recipe" %}
[data-recipe](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="studio/chat" %}
[chat](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio/chat)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

## <i class="fa-video">:video:</i> Tutoriels vidéo

{% hint style="warning" %}
Les versions d’Unsloth Studio montrées dans les vidéos sont anciennes et ne reflètent pas la version actuelle.
{% endhint %}

{% columns fullWidth="true" %}
{% column %}
{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=mmbkP8NARH4>" %}

Voici un tutoriel vidéo créé par NVIDIA pour vous aider à démarrer avec Studio :
{% endcolumn %}

{% column %}
{% embed url="<https://youtu.be/1lEDuRJWHh4?si=GHaS77ZZPOGjn3GJ>" %}

Tutoriel vidéo : comment installer Unsloth Studio
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

## <i class="fa-comments-question">:comments-question:</i> FAQ

**Unsloth collecte-t-il ou stocke-t-il des données ?**\
Unsloth ne collecte pas de télémétrie d’utilisation. Unsloth ne collecte que les informations matérielles minimales requises pour la compatibilité, telles que le type de GPU et l’appareil (par ex. Mac). Unsloth Studio fonctionne 100 % hors ligne et localement.

**Comment utiliser un ancien modèle / un modèle existant que j’ai téléchargé auparavant depuis Hugging Face ?**\
Oui, vous pouvez utiliser des modèles existants / anciens ou des GGUF que vous avez précédemment téléchargés depuis Hugging Face, etc. Ils devraient maintenant être détectés automatiquement par Unsloth, sinon lisez nos [les instructions ici](https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/chat#using-old-existing-gguf-models).

**Pourquoi l’inférence est-elle parfois plus lente dans Unsloth ?**\
Unsloth, comme d’autres applications d’inférence locale, est propulsé par llama.cpp, donc les vitesses devraient être globalement les mêmes. Parfois, Unsloth peut être plus lent parce que vous avez activé la recherche web, l’exécution de code, ou l’appel d’outils auto-réparateur. Toutes ces fonctionnalités peuvent ralentir l’inférence. Si la différence de vitesse reste plus lente avec toutes les fonctionnalités désactivées, veuillez ouvrir un ticket GitHub !

**Unsloth Studio prend-il en charge les API compatibles OpenAI ?**\
Oui, pour nos Data Recipes, c’est le cas. Pour l’inférence, nous y travaillons et espérons publier la prise en charge dès cette semaine, alors restez à l’écoute !

**Unsloth est-il désormais sous licence AGPL-3.0 ?**\
Unsloth utilise un modèle de double licence Apache 2.0 et AGPL-3.0. Le package central Unsloth reste sous licence [**Apache 2.0**](https://github.com/unslothai/unsloth?tab=Apache-2.0-1-ov-file), tandis que certains composants optionnels, comme l’interface d’Unsloth Studio, sont sous licence [**AGPL-3.0**](https://github.com/unslothai/unsloth?tab=AGPL-3.0-2-ov-file).

Cette structure aide à soutenir le développement continu d’Unsloth tout en gardant le projet open source et en permettant à l’écosystème plus large de continuer à se développer.

**Studio ne prend-il en charge que les LLM ?**\
Non. Studio prend en charge une gamme de familles de modèles compatibles `transformers` , y compris les modèles de texte, multimodaux, [texte vers la parole](https://unsloth.ai/docs/fr/bases/text-to-speech-tts-fine-tuning), audio, [embeddings](https://unsloth.ai/docs/fr/bases/embedding-finetuning), et les modèles de type BERT.

**Puis-je utiliser ma propre configuration d’entraînement ?**\
Oui. Importez une configuration YAML et Studio remplira automatiquement les paramètres pertinents.

**Comment puis-je ajuster la longueur de mon contexte ?**\
L’ajustement de la longueur de contexte n’est plus nécessaire avec le contexte automatique intelligent de llama.cpp, qui n’utilise que le contexte dont vous avez besoin sans charger quoi que ce soit de plus. Cependant, nous ajouterons bientôt cette fonctionnalité au cas où vous voudriez l’utiliser.

**Faut-il entraîner des modèles pour utiliser l’interface ?**\
Non, vous pouvez simplement télécharger n’importe quel GGUF ou modèle sans affiner aucun modèle.

#### Avenir d’Unsloth

Nous travaillons dur pour rendre l’IA open source aussi accessible que possible. Prochainement pour Unsloth et Unsloth Studio, nous publierons la prise en charge officielle de : multi-GPU, Apple Silicon/MLX et AMD. Rappel : il s’agit de la version BÊTA d’Unsloth Studio, donc attendez-vous à de nombreuses annonces et améliorations dans les semaines à venir. Nous travaillons également en étroite collaboration avec NVIDIA sur la prise en charge multi-GPU afin d’offrir l’expérience la meilleure et la plus simple possible.

#### Remerciements

Un immense merci à NVIDIA et Hugging Face d’avoir participé à notre lancement. Merci également à tous nos premiers testeurs bêta d’Unsloth Studio ; nous apprécions sincèrement votre temps et vos retours. Nous souhaitons également remercier llama.cpp, PyTorch et open model labs pour avoir fourni l’infrastructure qui a rendu Unsloth Studio possible.

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLsNFO8j8Sdovm8x2gY2n%2Fsloth%20painting.png?alt=media&#x26;token=650b3dc4-0bd4-4d30-9443-c23f67bfef7a" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>