De nombreux ingénieurs ML sont confrontés à la latence du cloud et à la confidentialité des données lors de la formation et du déploiement des modèles IA. Avec Unsloth Desktop, vous pouvez exécuter, former et déployer des modèles IA entièrement sur votre machine sur macOS, Windows et Linux.
Arrêtez de perdre du temps à cause de la latence du cloud
En permettant l’inférence sur l’appareil et le réglage fin local, vous éliminez les allers-retours vers le cloud, réduisez l’utilisation de la bande passante et conservez les données en interne — idéal pour les expériences et les données sensibles.
Déverrouillez un hub de modèles intégré
Le hub intégré prend en charge les formats gguf et les familles de modèles comme Qwen, Gemma, Meta Muse, Minimax et GLM, avec une interface utilisateur de changement de modèle fluide pour des expériences rapides.
Déploiement sécurisé et flexible
Avec l’exécution de code sandboxée, des API compatibles OpenAI/Anthropic et un accès à distance via HTTPS local ou un tunnel Cloudflare, vous pouvez déployer et servir des modèles localement en toute sécurité.
Arrêtez de perdre du temps à cause de la latence du cloud
En permettant l’inférence sur l’appareil et le réglage fin local, vous éliminez les allers-retours vers le cloud, réduisez l’utilisation de la bande passante et conservez les données en interne — idéal pour les expériences et les données sensibles.
Déverrouillez un hub de modèles intégré
Le hub intégré prend en charge les formats gguf et les familles de modèles comme Qwen, Gemma, Meta Muse, Minimax et GLM, avec une interface utilisateur de changement de modèle fluide pour des expériences rapides.
Déploiement sécurisé et flexible
Avec l’exécution de code sandboxée, des API compatibles OpenAI/Anthropic et un accès à distance via HTTPS local ou un tunnel Cloudflare, vous pouvez déployer et servir des modèles localement en toute sécurité.
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Freemium: Plan gratuit disponible avec des mises à niveau payantes; pas de durée d’essai fixe
Avis des clients pour Unsloth Desktop
Analyse globale
Aperçus d une revue complète et performance historique
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la plus utile
I've been prototyping offline models and LoRA on-device finally makes fine-tuning practical. I tailor small adapters locally, swap models with a click, and compare variants fast thanks to the gguf-backed model hub. Sandboxed code execution keeps experiments isolated from my main system. The caveat is the VRAM ceiling; big configs stall, and a bit more guidance around LoRA workflows would help.
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Mia Martinez
Trusted Reviewer Achat vérifiéOn-device LoRA tuning finally fits my workflow
Ce que j'ai aimé
que pourrait être mieux
I've been prototyping offline models and LoRA on-device finally makes fine-tuning practical. I tailor small adapters locally, swap models with a click, and compare variants fast thanks to the gguf-backed model hub. Sandboxed code execution keeps experiments isolated from my main system. The caveat is the VRAM ceiling; big configs stall, and a bit more guidance around LoRA workflows would help.
James Wilson
Trusted ReviewerSandboxed ML labs that keep student work safe
Ce que j'ai aimé
que pourrait être mieux
I teach ML labs and need a safe space for student notebooks. Sandboxed code execution gives me isolation so experiments can't touch the host, which is priceless in a classroom. The secure remote inference option is handy for quick demos without changing the campus network. The downsides: some popular libraries are blocked inside the sandbox and setting up multi-user access takes extra steps.
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Comment cela fonctionne
Comment Unsloth Desktop Travaille En 3 Étapes?
1. Install Unsloth Desktop
Download and install the desktop app on macOS, Windows, or Linux to start local AI models.
2. Load a local model
Select a model from the built-in hub or import gguf formats for on-device inference.
3. Run, fine-tune & deploy
Fine-tune with LoRA, run training, and deploy locally for offline inference.
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Questions Fréquemment Posées
Développé par: Unsloth
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