</> Repositório
Unsloth
App de computador que roda modelos de IA abertos na sua máquina e treina um modelo com os seus documentos, sem programar.

serve pra
Pra quem quer uma IA que roda no próprio computador (Qwen, Gemma, DeepSeek e outros) e, mais adiante, ensinar um modelo com o jeito de falar da sua marca a partir de PDFs e planilhas. Você baixa o app, procura o modelo, conversa, e quando quiser treinar sobe os arquivos e usa as configurações recomendadas. Também liga esses modelos locais no Claude Code e no Codex com um comando.
na prática
- Você baixa o Unsloth Desktop pra Windows, Mac ou Linux, abre e procura um modelo (formato GGUF ou safetensors) pra rodar no seu computador.
- Conversa com o modelo com busca na internet e leitura de documentos, sem mandar nada pra empresa de IA.
- Pra treinar, você sobe PDF, CSV, JSON ou DOCX, monta o conjunto de exemplos na área Data Recipes e começa com as configurações recomendadas.
- Com unsloth start claude, o Claude Code passa a usar um modelo rodando na sua máquina em vez do da Anthropic.
- Sem placa de vídeo, dá pra treinar de graça nos cadernos prontos do Google Colab, clicando em Run all.
é pra você se
Você tem um computador com placa de vídeo NVIDIA (ou um Mac recente), quer IA sem custo por uso e topa aprender aos poucos, ou quer um modelo que escreve no tom da sua marca.
não é pra você se
Quem quer só uma resposta boa agora: modelo local é mais fraco que o Claude e o GPT, e treinar modelo leva tempo e paciência. Sem placa de vídeo o uso fica lento. Tudo em inglês.
- Licença
- Apache-2.0
O GitHub mostra Apache-2.0, mas o repositório também traz um arquivo COPYING com a AGPL-3.0, que parece valer pra parte do app (Studio). Usar é livre; quem for modificar e oferecer o app como serviço deve conferir qual licença vale pra qual parte.
- Uso comercial
- Livre
- Custo
- grátis
- Dificuldade
- Dificuldade: avançado
- No GitHub
- ★ 79kúltimo push 2026-10-26
- Precisa de
- Windows, macOS ou Linux; placa de vídeo NVIDIA recomendada (também roda com AMD, Intel, Vulkan e só processador); espaço em disco pros modelos
dados do GitHub conferidos em 2026-10-26





