> 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/fr/nouveau/studio.md).

# Présentation d'Unsloth Studio

Exécutez et entraînez des modèles IA localement avec Unsloth Studio.

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="/docs/fr/nouveau/studio.md#quickstart" class="button primary" data-icon="bolt">Démarrage rapide</a><a href="/docs/fr/nouveau/studio.md#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**, **MLX** et les modèles d'images/vidéos de diffusion 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, de vision par diffusion, de TTS audio et d'embeddings

{% hint style="success" icon="sparkles" %}
**NOUVEAU :** Nous présentons notre nouvelle [**Unsloth Desktop**](/docs/fr/desktop.md) application ! Téléchargez pour [Mac](/docs/fr/commencer/install/mac.md), [Windows](/docs/fr/commencer/install/windows-installation.md) et [Linux](/docs/fr/commencer/install/linux.md).
{% endhint %}

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">Image de couverture</th></tr></thead><tbody><tr><td><h4>Appels d'outils précis</h4></td><td>Obtenez des appels d'outils auto-réparateurs 50 % plus précis et une exécution de code isolée</td><td><a href="/docs/fr/nouveau/studio/chat.md">Chat with models</a></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&amp;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677">code exec.png</a></td></tr><tr><td><h4>Diffusion d'images/vidéos</h4></td><td>Exécutez et entraînez des modèles de diffusion d'images/vidéos comme MiniMax H3 avec une inférence 2× plus rapide.</td><td><a href="/docs/fr/notions-de-base/diffusion-image.md">Generate Images Diffusion</a></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHD8yIrQN6pS7qCNYMVxp%2Ffklrfklf.gif?alt=media&amp;token=9e7daea2-c9cc-404c-af53-325833224c94">fklrfklf.gif</a></td></tr><tr><td><h4>Rendez votre agent local</h4></td><td>Connectez des LLM locaux à des outils agents comme Claude Code et Codex avec permutation de modèles</td><td><a href="/docs/fr/integrations/unsloth-start.md">Unsloth Start</a></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaXmr0nHDKoSkhX6ESjLz%2Fclaude%20code%20image.png?alt=media&amp;token=67e609e9-b329-4c19-9e4d-2aed0fe34f9c">claude code image.png</a></td></tr><tr><td><h4>Recherche Web illimitée</h4></td><td>Obtenez une recherche Web et une recherche approfondie illimitées, privées et sécurisées</td><td><a href="/docs/fr/nouveau/studio.md#web-search-upgraded">Unsloth Studio</a></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6hy8X5V7FVW0NSWJfQAj%2Fwebsearch%20nice.png?alt=media&amp;token=8a02b6ac-3c85-484f-9bc7-f7d3eee24cd9">websearch nice.png</a></td></tr><tr><td><h4>Exécutez les modèles les plus récents</h4></td><td>Découvrez, gérez et entraînez les derniers modèles Muse Glimmer, MiniMax-H3, Kimi K3 et Qwen3.8.</td><td><a href="/docs/fr/modeles/tutorials.md">Complete LLM Directory</a></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&amp;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0">model hub models.png</a></td></tr><tr><td><h4><strong>Déployez partout</strong></h4></td><td>Déployez des modèles à distance en toute sécurité et accédez à Unsloth partout via Cloudflare HTTPS</td><td></td><td><a href="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJDIIEQ8fFZy2g5snC2kp%2Fcloudflare%20url.png?alt=media&amp;token=aadb42b5-16f0-42d1-8059-c2611e7cd931">cloudflare url.png</a></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHTlw8oO7wDIYyGqilty0%2Funsloth%20qwen3.8%20final.png?alt=media&amp;token=b8b32558-d0c8-4de8-bedf-7ad10e2c4c4a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* **MacOS :** L'entraînement, MLX et l'inférence GGUF fonctionnent tous dans Unsloth.
* Aucun jeu de données requis. [**Créer automatiquement des jeux de données**](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md) à partir de **fichiers PDF, CSV, JSON, DOCX, TXT** .
* Connectez vos modèles locaux à n'importe quel agent, y compris [Claude Code](/docs/fr/notions-de-base/claude-code.md), [Codex](/docs/fr/notions-de-base/codex.md), [Hermes](/docs/fr/integrations/hermes-agent.md) et plus encore.
* [Exporter ou enregistrer](/docs/fr/nouveau/studio/export.md) votre modèle en GGUF, safetensors 16 bits, etc.
* [**Appel d'outils auto-réparateur**](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#auto-healing-tool-calling) / avancée [**recherche Web**](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#advanced-web-search) + [**exécution de code**](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#code-execution)
* [Paramètres d'inférence automatiques](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#auto-parameter-tuning), modifiez les modèles de chat, utilisez Unsloth comme [**point de terminaison d'API**](#unsloth-as-an-api-endpoint).

{% hint style="success" %}
**Pour toutes les dernières mises à jour, consultez notre** [**nouvelle page du journal des modifications ici**](/docs/fr/nouveau/changelog.md)**!** ✨
{% endhint %}

## ⭐ Fonctionnalités

{% columns %}
{% column %}

### Exécuter du code + appel d'outils auto-réparateur

Unsloth Studio permet aux LLM d'exécuter Bash et Python, et pas seulement JavaScript avec des permissions contournées. Il met aussi en bac à sable des programmes comme Claude Artifacts afin que les modèles puissent tester du code, générer des fichiers et vérifier les réponses avec un vrai calcul.

Par exemple, Unsloth crée un bac à sable pour permettre à GLM-5.2 d'exécuter du code, qui s'affiche sous forme d'aperçu HTML dans Canvas.
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&amp;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677" alt=""><figcaption><p>Appels d'outils précis avec exécution de code isolée</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Recherche Web améliorée

La recherche Web privée, illimitée et sécurisée d'Unsloth visite réellement les pages directement pour collecter des informations et des données pertinentes, et ne se contente pas de parcourir des résumés de sites Web. Cela fournit des résultats avec des informations et un contexte beaucoup plus précis et approfondis.

Par exemple, Qwen3.5-4B a consulté plus de 20 sites Web et cité des sources, la recherche Web se déroulant dans sa trace de réflexion.
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FY3nfB43TEk7k11zcE4wm%2Fthe%20big%20one.gif?alt=media&amp;token=335be087-7375-4f89-9039-71195ee44ab8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Unsloth comme point de terminaison d'API

Vous pouvez désormais utiliser des LLM locaux via des outils comme [Claude Code](/docs/fr/notions-de-base/claude-code.md) et [Codex](/docs/fr/notions-de-base/codex.md) en le connectant à [le point de terminaison d'API d'Unsloth](/docs/fr/notions-de-base/api.md). Cela signifie que vous pourrez exécuter directement les modèles Qwen et Gemma dans ces outils avec l'inférence d'Unsloth, qui inclut des fonctionnalités comme les appels d'outils auto-réparateurs, la recherche Web, etc.

Vous pouvez également [connecter un fournisseur](/docs/fr/integrations/connections.md) comme OpenAI, Anthropic ou vLLM à Unsloth.
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F1s98Id9xclzwMfxjXw2O%2Funsloth%20api%20cropped.png?alt=media&amp;token=64fac263-ca5b-4447-a740-41f58ec94904" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### **Entraînement sans code**

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

Ajustez finement les derniers LLM comme [Qwen3.5](/docs/fr/modeles/qwen3.5/fine-tune.md) et NVIDIA [Nemotron 3](/docs/fr/modeles/nemotron-3.md). [Multi-GPU](/docs/fr/notions-de-base/multi-gpu-training-with-unsloth.md) fonctionne automatiquement, avec une nouvelle version à venir.
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=7cdde1a0-8f8c-4d25-9414-e28f35f211cd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### **Exécuter des modèles localement**

[Recherchez et exécutez des modèles GGUF](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md) et safetensor avec des [appels d'outils](#execute-code--heal-tool-calling), des [recherche Web](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#advanced-web-search), [paramètres d'inférence automatique](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#auto-parameter-tuning) , [**exécution de code**](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#code-execution) (Bash + Python), [API](/docs/fr/notions-de-base/api.md). Importez des images, des documents, de l'audio, du code.

[Faites s'affronter les modèles côte à côte](https://unsloth.ai/docs/new/studio/chat#model-arena). Propulsé par llama.cpp + Hugging Face, Unsloth prend en charge **l'inférence multi-GPU,** le déchargement automatique, l'adaptation et la plupart des modèles.
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FNOhWqx2nFNOSjiQlv3Bz%2Finklin.gif?alt=media&amp;token=2fdae9e3-e78b-4cd3-af07-a9c4989a937f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Recettes de données

[**Recettes de données**](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md) transforme vos documents en jeux de données utilisables / synthétiques via un flux de travail de nœuds-graphe. Importez des fichiers non structurés ou structurés comme des PDF, CSV et JSON. Unsloth Data Recipes, propulsé par NVIDIA Nemo [Concepteur de données](https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner), transforme automatiquement les documents dans les formats souhaités.
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=5ae33e8d-09b1-45e0-8f5c-40dca8bbcf0c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Observabilité

Obtenez [une visibilité complète](/docs/fr/nouveau/studio/start.md#training-progress) et un contrôle total sur vos exécutions d'entraînement. Suivez en temps réel la perte d'entraînement, les normes des gradients et l'utilisation du GPU, et personnalisez selon vos préférences.

Vous pouvez même visualiser la progression de l'entraînement sur d'autres appareils comme votre téléphone.
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=21fdbc5b-a073-437a-b487-b5bdff4716f6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Exporter / enregistrer des modèles

[**Exportez n'importe quel modèle**](/docs/fr/nouveau/studio/export.md), y compris vos modèles ajustés finement, en safetensors ou GGUF pour une utilisation avec llama.cpp, vLLM, Ollama, LM Studio, et plus encore.

Enregistre votre historique d'entraînement, afin que vous puissiez revisiter les exécutions, réexporter et expérimenter.
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=cb5e78f8-481a-4c9f-9361-db53e6e0ec37" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

### Confidentialité d'abord + Sécurisé

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

Vous pouvez utiliser des modèles préexistants / anciens ou des GGUF que vous avez précédemment téléchargés depuis HF, etc. Lisez [les instructions ici](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#using-old-existing-gguf-models).
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=ca096807-54c2-4d8c-bdc1-c1bb0055469b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

## ⚡ Démarrage rapide

### **Installer avec Unsloth Desktop**

Le moyen le plus simple d'installer Unsloth Studio est d'utiliser l'application native Desktop. Téléchargez-la pour votre système d'exploitation :

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [Télécharger pour macOS](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Télécharger pour Windows](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Télécharger pour Linux](https://unsloth.ai/download/linux)

Pour une installation manuelle d'Unsloth Studio, utilisez les commandes ci-dessous :

{% tabs %}
{% tab title="MacOS, Linux, WSL" %}
**Installer Unsloth :**

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

Utilisez la même commande pour mettre à jour.
{% endtab %}

{% tab title="Windows" %}
**Installer Unsloth :**

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

Utilisez la même commande pour mettre à jour.
{% endtab %}

{% tab title="Docker" %}
L' [image Docker Unsloth](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` est disponible sur Docker. [Lire le guide.](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/docker)
{% endtab %}

{% tab title="Homebrew" %}
**Installer Unsloth :**

```bash
brew install --cask unsloth
```

Mettre à jour Unsloth :

```bash
brew upgrade --cask unsloth
```

{% endtab %}

{% tab title="WinGet" %}
**Installer Unsloth :**

```powershell
winget install --id UnslothAI.Unsloth -e
```

Mettre à jour Unsloth :

<pre class="language-powershell"><code class="lang-powershell"><strong>winget upgrade --id UnslothAI.Unsloth -e
</strong></code></pre>

{% endtab %}
{% endtabs %}

#### Lancer Unsloth

{% columns %}
{% column %}
Lancement local standard :

```bash
unsloth studio
```

Pour plus de détails sur l'installation et la désinstallation, veuillez visiter la [section d'installation d'Unsloth Studio](/docs/fr/nouveau/studio/install.md) .
{% endcolumn %}

{% column %}
Lancez Unsloth en toute sécurité via HTTPS :

```bash
unsloth studio --secure
```

Utilisez un [tunnel Cloudflare gratuit](/docs/fr/notions-de-base/comment-servir-des-llm-locaux-partout-acces-distant-securise-avec-cloudflare-et-unsloth.md) sur Windows, Mac ou Linux.
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% content-ref url="/pages/3ca98ab552557cd126d152e81d801c8cb0caa73c" %}
[Installation](/docs/fr/nouveau/studio/install.md)
{% endcontent-ref %}

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

Nous avons créé un [cahier 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 les modèles plus grands. 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 défiler plus bas pour voir l'interface réelle.**
{% endcolumn %}

{% column %}

<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&amp;token=4388c309-a598-41f3-9301-e434c334ac1c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
Parfois, le lien Unsloth peut renvoyer une erreur. Cela peut arriver 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 %}

### 👾 Démarrage d'Unsloth

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Démarrage d'Unsloth](/docs/fr/integrations/unsloth-start.md) vous permet de connecter [Claude Code](/docs/fr/notions-de-base/claude-code.md), [Codex](/docs/fr/notions-de-base/codex.md) et d'autres agents à des modèles locaux via la `commande unsloth start` .

Démarrez Unsloth, chargez un modèle, ouvrez le dossier de votre projet, puis exécutez :

```bash
unsloth start claude
```

Remplacez `claude` par n'importe quel agent ci-dessous :
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://550366147-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpXE6kCHjh8qOEaggf94M%2FScreenshot_20260718_122426.png?alt=media&amp;token=a59e4c8c-efdb-451b-b1f8-621955564f6d" alt="" width="563"><figcaption><p>Claude Code exécuté localement avec Qwen3.5.</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

| Agent                                                              | Commande                 |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| <i class="fa-claude">:claude:</i> Claude Code                      | `unsloth start claude`   |
| <i class="fa-openai">:openai:</i> OpenAI Codex                     | `unsloth start codex`    |
| <i class="fa-caduceus">:caduceus:</i> Agent Hermes                 | `unsloth start hermes`   |
| <i class="fa-lobster">:lobster:</i> OpenClaw                       | `unsloth start openclaw` |
| <i class="fa-rectangle-vertical">:rectangle-vertical:</i> OpenCode | `unsloth start opencode` |

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

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

1. Lancez Unsloth depuis [les instructions d'installation](/docs/fr/nouveau/studio/install.md).
2. Chargez un modèle à partir de fichiers locaux ou d'une intégration prise en charge.
3. Importez des données d'entraînement depuis des fichiers PDF, CSV ou JSONL, ou créez un jeu de données à partir de zéro.
4. Nettoyez, affinez et développez votre jeu de données dans [Recettes de données](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md).
5. Commencez l'entraînement avec les préréglages recommandés ou personnalisez vous-même la configuration.
6. Discutez avec le modèle entraîné et comparez ses sorties avec celles du modèle de base.
7. [Enregistrez ou exportez](/docs/fr/nouveau/studio.md#export-save-models) localement vers la pile que vous utilisez déjà.

Vous pouvez lire nos analyses approfondies individuelles de chaque section d'Unsloth Studio :

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/a4ab77cc976ec484d13317b14422a754e2f1d4e8" %}
[Get Started](/docs/fr/nouveau/studio/start.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/817a1275219e1e8d86fe100d223ac4b0862ab3a1" %}
[Model Export](/docs/fr/nouveau/studio/export.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/ec921eec2a37820cfd0cf432328d619c9fa1080b" %}
[Data Recipes](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/02de109936ce31121bffae3333822baa85a115f0" %}
[Chat with models](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md)
{% endcontent-ref %}
{% 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 nécessaires à la compatibilité, comme 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 précédemment depuis Hugging Face ?**\
Oui, vous pouvez utiliser des modèles préexistants/anciens ou des GGUF que vous avez précédemment téléchargés depuis Hugging Face, etc. Ils devraient désormais être détectés automatiquement par Unsloth ; sinon, lisez notre [les instructions ici](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#using-old-existing-gguf-models).

**Pourquoi l'inférence est-elle parfois plus lente dans Unsloth ?**\
Unsloth, comme d'autres applications d'inférence locales, est propulsé par llama.cpp, donc les vitesses devraient être à peu près les mêmes. Parfois, Unsloth peut être plus lent parce que vous avez activé la recherche Web, l'exécution de code et les appels d'outils auto-réparateurs. Toutes ces fonctionnalités peuvent ralentir votre inférence. Si la différence de vitesse est toujours plus lente avec toutes les fonctionnalités désactivées, veuillez ouvrir un ticket GitHub !

**Unsloth Studio prend-il en charge les API compatibles OpenAI ?**\
Oui, consultez notre [guide du point de terminaison d'API ici](/docs/fr/notions-de-base/api.md).

**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 principal 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 utilisateur d'Unsloth Studio, sont sous licence [**AGPL-3.0**](https://github.com/unslothai/unsloth?tab=AGPL-3.0-2-ov-file).

Cette structure contribue 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.

**Unsloth prend-il uniquement en charge les LLM ?**\
Non. Unsloth prend en charge une gamme de familles de modèles compatibles `transformers` , y compris des modèles texte, des modèles multimodaux, [la synthèse vocale](/docs/fr/notions-de-base/text-to-speech-tts-fine-tuning.md), l'audio, [les embeddings](/docs/fr/notions-de-base/embedding-finetuning.md), et les modèles de type BERT.

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

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

#### Remerciements

Un immense merci à NVIDIA et Hugging Face d'avoir participé à notre lancement. Merci aussi à tous nos premiers testeurs bêta d'Unsloth Studio, nous apprécions sincèrement votre temps et vos retours. Nous aimerions également remercier llama.cpp, PyTorch et les laboratoires de modèles ouverts pour avoir fourni l'infrastructure qui a rendu Unsloth Studio possible.


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GET https://unsloth.ai/docs/fr/nouveau/studio.md?ask=<question>&goal=<user_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.

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