Repolode
Предложить
unslothai

unslothai/notebooks

Более 250 ноутбуков Colab и Jupyter для дообучения текстовых, визуальных, аудио-, embedding- и TTS-моделей, а также обучения с подкреплением с помощью Unsloth.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
5,748
Форки
957
Открытые issues
24
Последний коммит
6 часов назад

Что это?

В этом репозитории собраны готовые к запуску ноутбуки, которые показывают, как дообучать и обучать большие модели с помощью Unsloth. Они сгруппированы по семействам моделей — Gemma, Qwen, Llama, gpt-oss, Mistral, Phi, DeepSeek и другим — и по типам обучения: supervised fine-tuning, GRPO и другие методы обучения с подкреплением, DPO, ORPO и PPO.

Каждый ноутбук охватывает весь процесс: подготовку данных, обучение и инференс. Большинство опубликовано в виде ссылок на Google Colab, поэтому их можно открыть и запустить в браузере. В ноутбуках также рассматриваются не только текстовые данные: модели «зрение — язык», аудио, преобразование речи в текст, преобразование текста в речь, embeddings и OCR.

Ноутбуки генерируются скриптом, а их список пополняется по мере появления поддержки новых моделей. Репозиторий распространяется по лицензии LGPL-3.0.

Ключевые возможности

  • 01Ноутбуки для более чем 250 моделей: текстовых, визуальных, аудио-, embedding- и TTS-моделей
  • 02Примеры дообучения и обучения с подкреплением, в том числе GRPO, DPO, ORPO и PPO
  • 03Каждый ноутбук включает этапы подготовки данных, обучения и инференса
  • 04Большинство ноутбуков можно открыть прямо в Google Colab одним щелчком

Сценарии использования

  • Разобраться, как дообучить конкретную открытую модель на собственном наборе данных
  • Попробовать обучение с подкреплением (GRPO) на небольшой модели в бесплатной сессии Colab
  • Адаптировать модель «зрение — язык» или TTS-модель под собственную задачу
  • Найти шаблон для начала работы с новым семейством моделей

Быстрый старт

  1. 1

    Откройте блокнот из списка в Google Colab

  2. 2

    Просмотрите все блокноты в документации Unsloth

Что важно знать

  • Распространяется по лицензии LGPL-3.0 — лицензии с авторским левом, которая устанавливает условия для повторного распространения.
  • Блокноты зависят от отдельной библиотеки Unsloth, поэтому их поведение определяется этим проектом.

В подборках

ИИ-инструменты для видео и аудиоФреймворки и среды для обучения с подкреплением

Темы

#fine-tuning#llm#reinforcement-learning#jupyter-notebook#colab#vision-language#text-to-speech#embeddings#unsloth

Частые вопросы

Что такое notebooks?
Более 250 ноутбуков Colab и Jupyter для дообучения текстовых, визуальных, аудио-, embedding- и TTS-моделей, а также обучения с подкреплением с помощью Unsloth. В этом репозитории собраны готовые к запуску ноутбуки, которые показывают, как дообучать и обучать большие модели с помощью Unsloth. Они сгруппированы по семействам моделей — Gemma, Qwen, Llama, gpt-oss, Mistral, Phi, DeepSeek и другим — и по типам обучения: supervised fine-tuning, GRPO и другие методы обучения с подкреплением, DPO, ORPO и PPO.
notebooks можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
notebooks распространяется с открытым исходным кодом под лицензией LGPL-3.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
notebooks всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в notebooks — 22 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать notebooks?
Разобраться, как дообучить конкретную открытую модель на собственном наборе данных Попробовать обучение с подкреплением (GRPO) на небольшой модели в бесплатной сессии Colab Адаптировать модель «зрение — язык» или TTS-модель под собственную задачу Найти шаблон для начала работы с новым семейством моделей
Как установить notebooks?
Откройте блокнот из списка в Google Colab Просмотрите все блокноты в документации Unsloth
Где скачать notebooks?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/unslothai/notebooks

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты