📒Unsloth 笔记本
微调笔记本：浏览 Unsloth 目录。
使用我们的笔记本训练您自己的模型，利用免费的 GPU 计算资源。点击“全部运行”（或保存到本地），添加您的数据集，训练并部署。您可以在笔记本中使用任何模型。
另请参阅我们在 GitHub 上的笔记本仓库： github.com/unslothai/notebooks
Colab 笔记本
介绍我们的 Unsloth Studio✨ 笔记本。 训练并运行 22B 参数以下的模型：
标准 SFT 笔记本：
gpt-oss（20b） • 推理 • 微调
Qwen3-2507-4B • 思考 • 指令型
Gemma 3（4B） • 文本 • 视觉 • 270M • FunctionGemma
Gemma 3n（E4B） • 文本 • 视觉 • 音频
GRPO（推理强化学习）：
Qwen3.5（4B） - 视觉 GRPO - 新
gpt-oss-20b （自动内核创建）
Mistral Ministral 3 （解数独）- 新
Qwen3-8B - FP8 （L4）- 新
Llama-3.2-1B - FP8 （L4）- 新
gpt-oss-20b （自动赢 2048 游戏）
Qwen3-VL（8B） - 视觉 GSPO
Qwen3（4B） - 高级 GRPO LoRA
Gemma 3（4B） - 视觉 GSPO
gpt-oss-20b （2048 OpenEnv 示例）
DeepSeek-R1-0528-Qwen3（8B） （用于多语言用例）
Llama 3.2（3B） - 高级 GRPO LoRA
NeMo Gym 多智能体环境 （多智能体环境）
文本转语音（TTS）：
Whisper Large V3 - 语音转文本（STT）
语音转文本（SST）：
Gemma 3n（E4B） - 音频
视觉（多模态）：
Qwen3-VL - 视觉 GSPO - 新
Qwen2.5-VL - 视觉 GSPO
Gemma 3（4B） - 视觉 GSPO
嵌入模型：
BGE M3 - 新
ModernBERT-large - 新
All-MiniLM-L6-v2 - 新
GTE ModernBert - 新
大型 LLM：
大型模型的笔记本： 这些超出 Colab 免费 15 GB 显存等级。使用 Colab 的新 80 GB GPU，您可以微调 120B 参数的模型。
需要 Colab 订阅或积分。我们 不 从这些笔记本中获取任何收益。
Qwen3.5-35B-A3B - 新
Qwen3.5‑27B - 新
GLM-4.7-Flash - 新
其他重要笔记本：
Mistral Ministral 3 - 新（解数独）
在 LM Studio 上部署 - 新
量化感知训练 （QAT）- 新
手机部署 - 新
先推理再 工具调用 笔记本 - 新
移动操作笔记本 - 新
自动内核创建 与 RL
ModernBERT-large - 新 8 月 19 日
gpt-oss-20b（500K 上下文） - 新（A100）
特定用例笔记本：
手机部署 - 新
在 LM Studio 上部署 - 新
先推理再 工具调用 - 新
移动操作 - 新
量化感知训练 （QAT）- 新
自动内核创建 与 RL - 新
BERT - 文本分类 - （AutoModelForSequenceClassification）
多个数据集 作者：Flail
KTO 作者：Jeffrey
其余笔记本：
Kaggle 笔记本
标准笔记本：
gpt-oss（20B） - 新
GRPO（推理）笔记本：
Qwen2.5-VL - 视觉 GRPO - 新
文本转语音（TTS）笔记本：
Whisper Large V3 – 语音转文本
视觉（多模态）笔记本：
特定用例笔记本：
其余笔记本：
要查看我们所有 Kaggle 笔记本的完整列表， 点击此处.
欢迎通过访问我们的仓库为笔记本做贡献 仓库!
最后更新于
这有帮助吗？