> 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/install.md). # Installation d'Unsloth Studio Unsloth Studio fonctionne sur Windows, Linux, WSL et macOS. Vous devez utiliser le même processus d'installation sur chaque appareil, bien que les exigences système puissent différer selon l'appareil. WindowsmacOSLinux et WSLDockerInstallation développeur * **Mac :** Comme CPU - [Chat](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md#using-unsloth-studio-chat) + [Recettes de données](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md) fonctionne pour l'instant. **MLX** l'entraînement fonctionne maintenant ! * **CPU : Unsloth fonctionne toujours sans GPU**, mais pour Chat + les recettes de données. * **Entraînement :** Fonctionne sur **NVIDIA**, **Intel**, **AMD** GPU et appareils Mac ### Démarrage rapide {% tabs %} {% tab title="macOS" %} #### Étape 1 : configurer Unsloth Lancez le `terminal` depuis votre Mac, puis installez Unsloth en saisissant la commande ci-dessous. ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` Unsloth commencera à configurer l'environnement et à installer les paquets requis comme indiqué ci-dessous. Tapez **Y** et appuyez sur `Entrée` lorsqu'on vous demande si vous souhaitez autoriser Unsloth à démarrer maintenant. Cela lancera Unsloth sur votre **8888** port local.
{% hint style="info" %} Si vous avez choisi de ne pas démarrer Unsloth pendant le processus d'installation, vous pouvez toujours lancer l'application Unsloth à l'aide de `unsloth studio -p 8888` . Si vous souhaitez que votre instance Unsloth soit accessible par des clients en dehors de votre PC/ordinateur, ajoutez `-H 0.0.0.0` à la `unsloth studio` commande. {% endhint %} #### Étape 2 : démarrer Unsloth Ouvrez le navigateur de votre choix et rendez-vous à `http://127.0.0.1:8888` l'URL. Si c'est la première fois que vous installez Unsloth, il vous sera demandé de créer un nouveau mot de passe. Ensuite, l'application Unsloth devrait maintenant s'ouvrir sur la page Chat comme indiqué ci-dessous.
**Lancez Unsloth en toute sécurité avec HTTPS et Cloudflare.** Unsloth fournit désormais une manière sécurisée de lancer Unsloth en HTTPS via un tunnel Cloudflare gratuit. Utilisez ce qui suit (fonctionne sous Windows, Mac et Linux) : ```bash unsloth studio --secure ``` Vous pouvez commencer à entraîner et à exécuter des modèles immédiatement. Vous pouvez consulter notre guide pas à pas plus détaillé pour démarrer ci-dessous : {% content-ref url="/pages/a4ab77cc976ec484d13317b14422a754e2f1d4e8" %} [Get Started](/docs/fr/nouveau/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% tab title="Windows" %} #### Étape 1 : configurer Unsloth Ouvrez le menu Démarrer, recherchez `PowerShell`, puis lancez-le. Copiez et collez la commande d'installation ci-dessous : ```powershell irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` l'installation commencera automatiquement. Une fois l'installation terminée, PowerShell vous demandera si vous souhaitez démarrer Unsloth Studio**.**
Vous pouvez également le lancer avec la commande suivante : ```bash unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 ``` {% hint style="info" %} Si vous souhaitez que votre instance soit accessible par des clients en dehors de votre PC/ordinateur.\ Ajoutez `-H 0.0.0.0` à la `unsloth studio` commande. {% endhint %} #### Étape 2 : démarrer Unsloth Ouvrez `http://127.0.0.1:8888` dans votre navigateur. Au premier lancement, créez un nouveau mot de passe pour continuer vers la page de chat. **Unsloth Studio** est maintenant installé et prêt à être utilisé. L'application Unsloth devrait maintenant s'ouvrir sur la page Chat comme indiqué ci-dessous.
**Lancez Unsloth en toute sécurité avec HTTPS et Cloudflare.** Unsloth fournit désormais une manière sécurisée de lancer Unsloth en HTTPS via un tunnel Cloudflare gratuit. Utilisez ce qui suit (fonctionne sous Windows, Mac et Linux) : ```bash unsloth studio --secure ``` Vous pouvez commencer à entraîner et à exécuter des modèles immédiatement. Vous pouvez consulter notre guide pas à pas plus détaillé pour démarrer ci-dessous : {% content-ref url="/pages/a4ab77cc976ec484d13317b14422a754e2f1d4e8" %} [Get Started](/docs/fr/nouveau/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% tab title="Linux, WSL" %} #### Étape 1 : configurer Unsloth {% tabs %} {% tab title="Linux" %} Ouvrez votre application de terminal. Vous pouvez la lancer en appuyant sur `Ctrl + Alt + T`, ou en recherchant `Terminal` dans le menu des applications de votre système. {% endtab %} {% tab title="WSL" %} Cliquez sur le menu Démarrer de Windows, tapez le nom de votre distribution installée (par ex. `Ubuntu`), puis ouvrez-la. {% hint style="warning" %} Sur **WSL**assurez-vous que vos **pilotes NVIDIA** sont installés sur **Windows** (pas dans WSL) et que le **kit d'outils CUDA** est installé dans votre distribution WSL. Consultez les exigences système ci-dessous pour plus de détails. {% endhint %} {% endtab %} {% endtabs %} Pour installer, copiez et exécutez la commande d'installation : ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` Puis : 1. Cliquez à l'intérieur de la fenêtre du terminal 2. Collez la commande avec `Ctrl + Maj + V` 3. Appuyez sur `Entrée` Unsloth commencera à configurer l'environnement et à installer les paquets requis comme indiqué ci-dessous. Tapez **Y** et appuyez sur `Entrée` lorsqu'on vous demande si vous souhaitez autoriser Unsloth à démarrer maintenant. Cela lancera Unsloth sur votre **8888** port local.
{% hint style="info" %} Si vous avez choisi de ne pas démarrer Unsloth pendant le processus d'installation, vous pouvez toujours lancer l'application Unsloth à l'aide de `unsloth studio -p 8888` . Si vous souhaitez que votre instance Unsloth soit accessible par des clients en dehors de votre PC/ordinateur, ajoutez `-H 0.0.0.0` à la `unsloth studio` commande. {% endhint %} #### Étape 2 : démarrer Unsloth Ouvrez le navigateur de votre choix et saisissez `http://127.0.0.1:8888` dans la zone URL. Si c'est la première fois que vous installez Unsloth, vous serez redirigé vers `http://127.0.0.1:8888/change-password` la page comme indiqué ci-dessous :
**Lancez Unsloth en toute sécurité avec HTTPS et Cloudflare.** Unsloth fournit désormais une manière sécurisée de lancer Unsloth en HTTPS via un tunnel Cloudflare gratuit. Utilisez ce qui suit (fonctionne sous Windows, Mac et Linux) : ```bash unsloth studio --secure ``` Vous pouvez commencer à entraîner et à exécuter des modèles immédiatement. Vous pouvez consulter notre guide pas à pas plus détaillé pour démarrer ci-dessous : {% content-ref url="/pages/a4ab77cc976ec484d13317b14422a754e2f1d4e8" %} [Get Started](/docs/fr/nouveau/studio/start.md) {% endcontent-ref %} {% endtab %} {% endtabs %} ### Mettre à jour Unsloth Studio Pour mettre à jour Unsloth Studio, utilisez les mêmes commandes que pour l'installation : **macOS, WSL, Linux :** ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh ``` **Windows (PowerShell) :** ```powershell irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` ## Configuration système requise ### :windows: Fenêtre**s** Unsloth Studio fonctionne directement sur Windows sans WSL. Pour entraîner des modèles, assurez-vous que votre système satisfait à ces exigences : **Exigences** * Windows 10 ou Windows 11 (64 bits) * GPU NVIDIA avec pilotes installés * **Installateur d'applications** (inclut `winget`): [ici](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 jusqu'à, mais sans inclure, 3.14 * Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba** ### :apple: macOS Unsloth Studio fonctionne sur les appareils Mac pour [Chat](#run-models-locally) et l'entraînement ainsi que toutes les fonctionnalités. Vous pouvez exécuter des modèles MLX avec Unsloth. * macOS 12 Monterey ou plus récent (Intel ou Apple Silicon) * Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba** ### :linux: Linux et WSL * Ubuntu 20.04+ ou une distribution similaire (64 bits) * GPU NVIDIA avec pilotes installés * boîte à outils CUDA (12.4+ recommandée, 12.8+ pour Blackwell) * Git : `sudo apt install git` * Python : version 3.11 jusqu'à, mais sans inclure, 3.14 * Travaillez dans un environnement Python tel que **uv**, **venv**, ou **conda/mamba** ### :docker: Docker {% hint style="success" %} Notre image Docker fonctionne désormais avec Unsloth ! Nous travaillons sur la compatibilité Mac. {% endhint %} * Récupérez notre dernière image de conteneur Unsloth : `docker pull unsloth/unsloth` * Lancez le conteneur via : ```bash docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \ -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/workspace/work \ --gpus all \ unsloth/unsloth ``` Pour plus d'informations, [voir ici](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth#unsloth-docker-image). * Accédez à votre instance studio à `http://localhost:8000` ou à l'adresse IP externe `http://external_ip_address:8000/` ### :microchip: CPU uniquement Unsloth Studio prend en charge les appareils CPU pour [Chat](#run-models-locally) les modèles GGUF et [Recettes de données](/docs/fr/nouveau/studio/data-recipe.md) ([Exporter](/docs/fr/nouveau/studio/export.md) (très bientôt) * Pareil que ceux mentionnés ci-dessus pour Linux (sauf pour les pilotes GPU NVIDIA) et macOS. ## Installations développeur / nocturnes (avancées) ### **Installation du dépôt principal** #### **Installations pour développeurs sur macOS, Linux, WSL :** ```bash git clone https://github.com/unslothai/unsloth cd unsloth ./install.sh --local unsloth studio -p 8888 ``` Pour installer dans un emplacement isolé (son propre environnement virtuel, `auth/`, `studio.db`, cache et build de llama.cpp), définissez `UNSLOTH_STUDIO_HOME` et transmettez-le à nouveau au lancement : ```bash UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" ./install.sh --local UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" unsloth studio -p 8888 ``` Puis pour mettre à jour : ```bash cd unsloth && git pull ./install.sh --local unsloth studio -p 8888 ``` #### **Installations pour développeurs sous Windows PowerShell :** ```powershell git clone https://github.com/unslothai/unsloth.git cd unsloth Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass .\install.ps1 --local unsloth studio -p 8888 ``` Pour installer dans un emplacement isolé (son propre environnement virtuel, `auth/`, `studio.db`, cache et build de llama.cpp), définissez `UNSLOTH_STUDIO_HOME` et transmettez-le à nouveau au lancement : ```powershell $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\\.studio"; .\\install.ps1 --local $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\\.studio"; unsloth studio -p 8888 ``` Puis pour mettre à jour : ```powershell cd unsloth; git pull .\install.ps1 --local unsloth studio -p 8888 ``` #### **Accès à distance : `--secure` (tunnel HTTPS) vs port brut** Par défaut `unsloth studio` écoute sur `127.0.0.1` (cette machine uniquement). Pour y accéder depuis un autre appareil, choisissez l'une des options suivantes : * `--secure` (recommandé) : servir **uniquement** via un lien HTTPS Cloudflare gratuit. Unsloth reste lié à localhost et le tunnel fournit l'URL publique ; il échoue de manière fermée (ne démarre pas) si le tunnel ne peut pas être établi, donc le port brut n'est jamais exposé. ```bash unsloth studio --secure -p 8888 ``` * `-H 0.0.0.0`: lie le port brut sur toutes les interfaces réseau, accessible depuis n'importe où sur le réseau. N'utilisez cela que sur un réseau de confiance. ```bash unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 ``` Les outils côté serveur (recherche web, exécution de code Python et dans le terminal) s'exécutent sous votre compte utilisateur et sont activés par défaut. Toute personne pouvant atteindre le serveur avec la clé API peut exécuter du code sur cette machine, alors gardez votre clé API privée et transmettez `--disable-tools` lors de l'exposition d'Unsloth. ### Méthodes de lancement avancées Les options d'installation peuvent être transmises sous forme de variables d'environnement. Sur macOS, Linux et WSL, placez la variable après le pipe afin que le shell la transmette à `sh`; sur Windows, définissez-la avec `$env:` avant de la rediriger vers `iex`. Ignorer PyTorch (mode GGUF uniquement) : ```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 ``` Épingler la version de Python : ```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 ``` Installer à un emplacement personnalisé avec `UNSLOTH_STUDIO_HOME`: ```bash curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_STUDIO_HOME=/abs/path sh ``` ```powershell $env:UNSLOTH_STUDIO_HOME='C:\path'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex ``` Limiter les pools de threads CPU natifs d'Unsloth sur les hôtes à grand nombre de cœurs : `UNSLOTH_CPU_THREADS=8 unsloth studio -p 8888`. ### Désinstallation La méthode recommandée pour supprimer complètement Unsloth Studio est d'utiliser le script de désinstallation correspondant à votre OS. Il arrête tous les serveurs en cours d'exécution, supprime le répertoire d'installation, le répertoire de données du lanceur, le raccourci de bureau et toutes les entrées spécifiques à la plateforme (macOS `.app` bundle + Launch Services sur Mac ; menu Démarrer, `HKCU\Software\Unsloth` clé de registre et entrées utilisateur `PATH` sur Windows) : * ​ **macOS, WSL, Linux :** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.sh | sh ``` {% endcode %} * ​ **Windows (PowerShell) :** {% code overflow="wrap" expandable="true" %} ```bash irm https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.ps1 | iex ``` {% endcode %} Si vous voulez seulement supprimer le répertoire d'installation et conserver le lanceur/raccourci pour une réinstallation ultérieure, vous pouvez plutôt exécuter `rm -rf ~/.unsloth/studio` (Mac/Linux/WSL) ou `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` (Windows). Le cache des modèles à `~/.cache/huggingface` n'est modifié par aucune de ces actions. #### Désinstallation manuelle Si vous préférez supprimer uniquement certaines parties : **1. Supprimer uniquement l'application** (conserve l'historique, les discussions, les points de contrôle et les exportations intacts) : * **macOS, WSL, Linux :** `rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio` * **Windows (PowerShell) :** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"` **2. Supprimer complètement Unsloth** (conserve intacts les autres outils Unsloth) : * **macOS, WSL, Linux :** `rm -rf ~/.unsloth/studio` * **Windows (PowerShell) :** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` **3. Supprimer tout ce qui est lié à Unsloth :** * **macOS, WSL, Linux :** `rm -rf ~/.unsloth` * **Windows (PowerShell) :** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"` {% hint style="warning" %} Remarque : l'étape 3 supprime tout l'historique, les discussions, les points de contrôle du modèle et les exportations. Cela ne peut pas être annulé. {% endhint %} **4. Supprimer les raccourcis et les liens symboliques :** **macOS :** ```shellscript rm -rf ~/Applications/Unsloth\ Studio.app ~/Desktop/Unsloth\ Studio ``` **Linux :** ```shellscript rm -f ~/.local/share/applications/unsloth-studio.desktop ~/Desktop/unsloth-studio.desktop ``` **WSL / Windows (PowerShell) :** ```shellscript Remove-Item -Force "$HOME\Desktop\Unsloth Studio.lnk" Remove-Item -Force "$env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Unsloth Studio.lnk" ``` **5. Supprimer la commande CLI :** * **macOS, Linux, WSL :** `rm -f ~/.local/bin/unsloth` * **Windows (PowerShell) :** Le programme d'installation a ajouté le `Scripts` répertoire au PATH de votre utilisateur. Pour le supprimer, ouvrez Paramètres → Système → À propos → Paramètres système avancés → Variables d'environnement, puis recherchez `Path` sous Variables utilisateur, et supprimez l'entrée pointant vers `.unsloth\studio\...\Scripts`. {% hint style="info" %} Remarque : les étapes 1 à 5 ne touchent pas aux fichiers de modèle HF que vous avez téléchargés. Voir la section Suppression des fichiers de modèle HF mis en cache ci-dessous si vous souhaitez récupérer cet espace. {% endhint %} ### **Suppression des fichiers de modèle HF mis en cache** Vous pouvez supprimer d'anciens fichiers de modèle soit depuis l'icône de corbeille dans la recherche de modèles, soit en supprimant le dossier de modèle mis en cache correspondant dans le répertoire de cache Hugging Face par défaut. Par défaut, Hugging Face utilise `~/.cache/huggingface/hub/` sur macOS/Linux/WSL et `C:\Users\\.cache\huggingface\hub\` sur Windows. * **MacOS, Linux, WSL :** `~/.cache/huggingface/hub/` * **Windows :** `%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\` Si `HF_HUB_CACHE` ou `HF_HOME` est défini, utilisez cet emplacement à la place. Sur Linux et WSL, `XDG_CACHE_HOME` peut également modifier la racine de cache par défaut. ### Utilisation de modèles GGUF anciens / existants {% columns %} {% column %} **Mise à jour du 1er avril :** Vous pouvez maintenant sélectionner un dossier existant pour qu'Unsloth le détecte. **Mise à jour du 27 mars :** Unsloth Studio détecte désormais **automatiquement les modèles anciens / préexistants** téléchargés depuis Hugging Face, LM Studio, etc. {% endcolumn %} {% column %}
{% endcolumn %} {% endcolumns %} **Instructions manuelles :** Unsloth Studio détecte les modèles téléchargés dans votre cache Hugging Face Hub `(C:\Users{your_username}.cache\huggingface\hub)`. Si vous avez téléchargé des modèles GGUF via LM Studio, notez qu'ils sont stockés dans `C:\Users{your_username}.cache\lm-studio\models` ***OU*** `C:\Users{your_username}\lm-studio\models` . Parfois, lorsqu'ils ne sont pas visibles, vous devrez déplacer ou copier ces fichiers .gguf dans votre répertoire de cache du Hugging Face Hub (ou dans un autre chemin accessible à llama.cpp) pour que Unsloth Studio puisse les charger. Après avoir affiné un modèle ou un adaptateur dans Unsloth, vous pouvez l'exporter en GGUF et exécuter une inférence locale avec **llama.cpp** directement dans Unsloth Chat. Unsloth Studio est propulsé par llama.cpp et Hugging Face. ### :google: notebook Google Colab Nous avons créé un [bloc-notes 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 22 milliards de paramètres, puis passer à un GPU plus grand pour les modèles plus volumineux. Cliquez simplement sur 'Run all' et l'interface devrait apparaître après l'installation. {% columns %} {% column %} {% embed url="" %} 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 %}
{% endcolumn %} {% endcolumns %} {% hint style="warning" %} Parfois, le lien Unsloth peut renvoyer une erreur. Cela arrive parce que vous avez peut-être désactivé les cookies ou parce que vous utilisez un bloqueur de publicités ou Mozilla. Vous pouvez tout de même accéder à l'interface en faisant défiler sous le bouton. Google Colab attend également que vous restiez sur la page Colab ; s'il détecte une inactivité, il peut arrêter la session GPU. {% endhint %} ## Dépannage
ProblèmeCorriger
Erreur de version de Pythonsudo apt install python3.12 python3.12-venv version 3.11 jusqu'à, mais sans inclure, 3.14
nvidia-smi introuvableInstallez les pilotes NVIDIA depuis https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
nvcc introuvable (CUDA)sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ou ajoutez /usr/local/cuda/bin à PATH
Échec de la compilation de llama-serverNon fatal, Unsloth fonctionne toujours, l'inférence GGUF ne sera pas disponible. Installez cmake et relancez la configuration pour corriger.
cmake introuvablesudo apt install cmake
git introuvablesudo apt install git
Échec de la compilationSupprimez ~/.unsloth/llama.cpp et relancez la configuration
--- # 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/fr/nouveau/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.