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- [Unsloth 文档](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/readme.md): Unsloth 是一个用于运行和训练模型的开源框架。
- [面向初学者的微调](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-for-beginners.md)
- [Unsloth 要求](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md): 这里列出了 Unsloth 的要求，包括系统和 GPU VRAM 要求。
- [常见问题 + 微调适合我吗？](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-for-beginners/faq-+-is-fine-tuning-right-for-me.md): 如果你还在犹豫微调是否适合你，看看这里！了解微调的误区，以及它与 RAG 的比较等内容：
- [Unsloth 笔记本](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/unsloth-notebooks.md): 微调笔记本：浏览 Unsloth 目录。
- [Unsloth 模型目录](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/unsloth-model-catalog.md)
- [Unsloth 安装](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install.md): 了解如何在本地或在线安装 Unsloth。
- [通过 pip 和 uv 安装 Unsloth](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/pip-install.md): 要通过 Pip 在本地安装 Unsloth，请按照以下步骤操作：
- [在 MacOS 上安装 Unsloth](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/mac.md)
- [如何在 Windows 上使用 Unsloth 对 LLM 进行微调（分步指南）](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/windows-installation.md): 了解如何在 Windows 上安装 Unsloth，以开始在本地对 LLM 进行微调。
- [通过 Docker 安装 Unsloth](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/docker.md): 使用我们的官方 Docker 容器安装 Unsloth
- [更新 Unsloth](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/updating.md): 要更新或使用旧版本的 Unsloth，请按照以下步骤操作：
- [使用 Unsloth 在 AMD GPU 上微调 LLM 指南](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/amd.md): 了解如何使用 Unsloth 在 AMD GPU 上微调大型语言模型（LLM）。
- [使用 Unsloth 参加 AMD AI 强化学习黑客松](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/amd/amd-hackathon.md): 跟随 Unsloth 的创建者 Daniel Han，亲手学习使用 Unsloth 为 AI 模型进行强化学习的实用技巧。
- [使用 Unsloth 在 Intel GPU 上微调 LLM](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/intel.md): 了解如何在 Intel GPU 上训练和微调大型语言模型。
- [Conda 安装](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/conda-install.md): 要通过 Conda 在本地安装 Unsloth，请按照以下步骤操作：
- [如何使用 Unsloth 和 Colab GPU 在 VS Code 中微调 LLM](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/vs-code.md): 通过 Unsloth 和 Google Colab 直接在 Visual Studio Code 中微调模型的指南。
- [Google Colab](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/google-colab.md): 要在 Google Colab 上安装并运行 Unsloth，请按照以下步骤操作：
- [LLM 微调指南](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-llms-guide.md): 学习微调的所有基础知识和最佳实践，适合初学者。
- [数据集指南](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-llms-guide/datasets-guide.md): 学习如何创建和准备用于微调的数据集。
- [LoRA 微调超参数指南](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-llms-guide/lora-hyperparameters-guide.md): 逐步了解最佳的 LLM 微调设置——LoRA rank 和 alpha、训练轮数、批量大小 + 梯度累积、QLoRA 与 LoRA、目标模块等。
- [我应该使用什么模型进行微调？](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-llms-guide/what-model-should-i-use.md)
- [教程：如何微调 Llama-3 并在 Ollama 中使用](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/fine-tuning-llms-guide/tutorial-how-to-finetune-llama-3-and-use-in-ollama.md): 面向初学者的指南：创建一个可在 Ollama 上本地运行的个性化私人助手（类似 ChatGPT）
- [强化学习（RL）指南](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide.md): 全面了解强化学习（RL），以及如何使用 Unsloth 和 GRPO 训练你自己的 DeepSeek-R1 推理模型。从入门到进阶的完整指南。
- [使用 7 倍更长上下文的强化学习 GRPO](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/grpo-long-context.md): 了解 Unsloth 如何实现超长上下文的 RL 微调。
- [视觉强化学习（VLM RL）](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/vision-reinforcement-learning-vlm-rl.md): 通过 GRPO 和 RL 使用 Unsloth 训练视觉/多模态模型！
- [FP8 强化学习](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/fp8-reinforcement-learning.md): 使用 Unsloth 以 FP8 精度训练强化学习（RL）和 GRPO。
- [教程：使用 GRPO 训练你自己的推理模型](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/tutorial-train-your-own-reasoning-model-with-grpo.md): 面向初学者的指南：通过使用 Unsloth 和 GRPO，将类似 Llama 3.1（8B）的模型转变为推理模型。
- [高级强化学习文档](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/advanced-rl-documentation.md): 在使用 Unsloth 和 GRPO 时的高级文档设置。
- [GSPO 强化学习](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/advanced-rl-documentation/gspo-reinforcement-learning.md): 在 Unsloth 中使用 GSPO（组序列策略优化）进行 RL 训练。
- [RL 奖励黑客](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/advanced-rl-documentation/rl-reward-hacking.md): 了解什么是强化学习中的奖励黑客，以及如何应对它。
- [RL 中的 FP16 与 BF16](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/advanced-rl-documentation/fp16-vs-bf16-for-rl.md): 通过 FP16 击败训练-推理不匹配 https://arxiv.org/pdf/2510.26788 表明使用 float16 比 bfloat16 更好
- [内存高效型 RL](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/memory-efficient-rl.md)
- [偏好优化训练 - DPO、ORPO 和 KTO](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/preference-dpo-orpo-and-kto.md): 通过 Unsloth 了解使用 DPO、GRPO、ORPO 或 KTO 进行偏好对齐微调，请按照以下步骤操作：
- [使用 RL 训练 AI 智能体](https://unsloth.ai/docs/zh/kai-shi-shi-yong/reinforcement-learning-rl-guide/training-ai-agents-with-rl.md): 了解如何使用强化学习（RL）训练用于现实世界任务的 AI 智能体。


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