📒Unsloth ノートブック
ファインチューニング用ノートブック:Unsloth カタログを参照してください。
ノートブックで独自のモデルをトレーニングできます。無料のGPUコンピュートを利用可能です。Run all(またはローカルに保存)をクリックし、データセットを追加して、トレーニングとデプロイを行ってください。ノートブック内のどのモデルでも使用できます。
GRPO(強化学習)テキスト読み上げビジョン埋め込みKaggle
ノートブックはGitHubリポジトリもご覧ください: github.com/unslothai/notebooks
Colabノートブック
標準ノートブック:
gpt-oss(20B) • 推論 • ファインチューニング
EmbeddingGemma(300M) - 新規
Qwen3-2507-4B • 思考 • インストラクト
Gemma 3(4B) • テキスト • ビジョン • 270M • FunctionGemma
Gemma 3n(E4B) • テキスト • ビジョン • オーディオ
GRPO(推論RL):
gpt-oss-20b (自動カーネル作成)
Mistral Ministral 3 (数独を解く)- 新規
Qwen3-8B - FP8 (L4)- 新規
Llama-3.2-1B - FP8 (L4)- 新規
gpt-oss-20b (2048ゲームを自動でクリア)
Qwen3-VL(8B) - Vision GSPO
Qwen3(4B) - 高度なGRPO LoRA
Gemma 3(4B) - Vision GSPO
gpt-oss-20b (2048 OpenEnv の例)
DeepSeek-R1-0528-Qwen3(8B) (多言語ユースケース向け)
Llama 3.2(3B) - 高度なGRPO LoRA
NeMo Gym マルチ環境 (複数の環境)
テキスト読み上げ(TTS):
Whisper Large V3 - 音声→テキスト(STT)
音声→テキスト(SST):
Gemma 3n(E4B) - オーディオ
ビジョン(マルチモーダル):
Qwen3-VL - Vision GSPO - 新規
Qwen2.5-VL - Vision GSPO
Gemma 3(4B) - Vision GSPO
埋め込みモデル:
EmbeddingGemma(300M) - 新規
Qwen3-Embedding 4B - 新規
Qwen3-Embedding 0.6B - 新規
BGE M3 - 新規
ModernBERT-large - 新規
All-MiniLM-L6-v2 - 新規
GTE ModernBert - 新規
大規模LLM:
大規模モデル向けノートブック: これらはColabの無料15GB VRAM枠を超えます。Colabの新しい80GB GPUでは、120Bパラメータのモデルをファインチューニングできます。
Colabのサブスクリプションまたはクレジットが必要です。我々は 得ていません これらのノートブックから何かを稼いで
Qwen3.5-35B-A3B - 新規
GLM-4.7-Flash - 新規
その他の重要なノートブック:
Mistral Ministral 3 - 新規(数独を解く)
LM Studioへのデプロイ - 新規
量子化対応トレーニング (QAT)- 新規
電話向けデプロイ - 新規
モバイルアクションノートブック - 新規
自動カーネル作成 RL付き
ModernBERT-large - 新規 8月19日
gpt-oss-20b(500Kコンテキスト) - 新規(A100)
特定ユースケース向けノートブック:
電話向けデプロイ - 新規
LM Studioへのデプロイ - 新規
先に推論する ツール呼び出し - 新規
モバイルアクション - 新規
量子化対応トレーニング (QAT)- 新規
自動カーネル作成 RL付き - 新規
BERT - テキスト分類 -(AutoModelForSequenceClassification)
複数データセット by Flail
KTO by Jeffrey
その他のノートブック:
Kaggleノートブック
標準ノートブック:
gpt-oss(20B) - 新規
Magistral-2509(24B) - 新規
GRPO(推論)ノートブック:
Qwen2.5-VL - Vision GRPO - 新規
テキスト読み上げ(TTS)ノートブック:
Whisper Large V3 – 音声→テキスト
ビジョン(マルチモーダル)ノートブック:
特定ユースケース向けノートブック:
その他のノートブック:
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