Läuft in ~30 s
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Template · Training & Fine-Tuning · CUDA 12.9
Unsloth-Fine-Tuning auf einer Cloud-GPU starten, in 30 Sekunden
2× schneller, weniger VRAM beim Fine-Tuning – Unsloth-Kernel mit Notebook-Workflow. Unsloth schreibt die Attention- und MLP-Kernel neu, sodass LoRA-/QLoRA-Fine-Tuning etwa 2× schneller läuft und bis zu 70 % weniger VRAM benötigt. Unsloth Studio ergänzt das um einen Notebook-Workflow: Basismodell laden, Datensatz anhängen, trainieren, GGUF oder zusammengeführte Gewichte exportieren. Ab $0,052/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4060 Ti.
Template ist kostenlos
Sie zahlen nur den GPU-Preis: Unsloth Studio auf einer RTX 4060 Ti kostet $0,105/Std. On-Demand, $0,052/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Volumes für Zustandsdaten
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Standardmäßig privat
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Beste GPUs für Unsloth Studio
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 4060 Ti | 8 GB | $0,105 | $0,052 | 16 GB reichen dank der Speichereinsparungen von Unsloth für 8B-QLoRA aus. | Bereitstellen |
| Besser | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB bewältigen 14B–32B-QLoRA zügig. | Bereitstellen |
| Am besten | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB GDDR7 für die schnellsten Fine-Tunes auf einer einzelnen Karte. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
Unsloth Studio über Konsole, CLI oder API bereitstellen
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
- Konsole – nach GPU filtern, Unsloth Studio im Template-Auswahlmenü wählen, Datenträger und Umgebungsvariablen festlegen, bereitstellen.
- CLI – pip install lowcostgpu, dann der Befehl rechts. CLI-Referenz.
- API – POST /v1/instances mit "template": "unsloth-studio". REST-Referenz.
- Eigenes Image – jede OCI-Referenz funktioniert ebenfalls; wir injizieren die NVIDIA-Runtime. Template-Dokumentation.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-4060-ti --template unsloth-studio \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Unsloth Studio · RTX 4060 Ti · $0,105/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondWas steckt im Template Unsloth Studio
| Image | lowcostgpu/unsloth-studio |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.9 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | Training & Fine-Tuning |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
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Unsloth Studio auf einer Cloud-GPU: FAQ
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Wie viel kostet es, Unsloth Studio auf einer Cloud-GPU auszuführen?
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,052/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4060 Ti, $0,105/Std. On-Demand auf einer RTX 4060 Ti. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Wie lange dauert der Start von Unsloth Studio?
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Kann ich meine Modelle und Ausgaben zwischen Sessions behalten?
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Welche Modelle unterstützt Unsloth?
Llama 3.x, Qwen 2.5/3, Gemma, Mistral, Phi und die meisten Decoder-only-Architekturen auf Hugging Face, dazu Vision-Language-Varianten in aktuellen Versionen.