Unsloth MCP Server

Unsloth MCP Server是一個用於高效微調大語言模型的服務器，通過優化算法和4位量化技術，實現2倍訓練速度提升和80%顯存節省，支持多種主流模型。

開發者工具人工智能聊天機器人 #高效微調 #大模型 #顯存優化 #快速訓練本地 .TypeScript

評分 : 2.5分

下載量 : 7.0K

更新時間 : 2025-04-29

打開站點

什麼是 Unsloth？

Unsloth 是一個專注於加速大型語言模型（如 Llama、Mistral 和 Phi）微調的工具。它通過減少內存佔用和提高訓練速度，使用戶能夠在消費級 GPU 上輕鬆處理更大規模的模型。

如何使用 Unsloth？

安裝後，您可以通過簡單的命令加載預訓練模型、進行微調以及生成文本。無需複雜設置即可快速上手。

適用場景

Unsloth 適用於需要高效微調的場景，例如企業級 NLP 應用開發、個性化模型定製等。

主要功能

大幅提升速度

相比傳統方法，Unsloth 可將微調過程加快 2 倍。

大幅降低內存佔用

減少 80% 的顯存使用量，支持在消費級 GPU 上運行。

超長上下文長度

支持高達 13 倍的上下文長度擴展。

無損性能

確保模型質量與標準方法一致。

優勢

速度快：微調時間減少一半

成本低：支持消費級硬件

靈活性高：支持多種模型格式

精度無損：保持模型性能

侷限性

需要兼容的硬件環境（NVIDIA GPU + CUDA）

對某些特殊模型可能需要額外配置

如何使用

安裝 Unsloth

首先安裝 Unsloth 並構建服務器。

添加到 MCP 設置

配置 MCP 服務器以啟用 Unsloth。

開始使用

利用提供的工具加載模型、微調或生成文本。

使用案例

加載預訓練模型

演示如何加載預訓練的 Llama 模型。

微調模型

演示如何使用自定義數據集微調模型。

生成文本

演示如何生成新的文本內容。

常見問題

Unsloth 是否支持所有類型的模型？

為什麼我的顯存不足？

如何導出模型？

🚀 Unsloth MCP 服務器

Unsloth MCP 服務器 是一個專為大規模語言模型打造的開源推理框架，具有高效、低資源消耗的特點。它能顯著提升推理速度，降低 GPU 資源需求，為用戶帶來更流暢的使用體驗。

🚀 快速開始

安裝依賴

pip install mcp-server unsloth[tensor,transformers]

啟動服務器

mcp-server --model-path <your-model-path> --port 8080

調用接口

可以通過 HTTP 或 gRPC 協議調用 MCP 服務：

HTTP 示例

import requests

url = "http://localhost:8080/api/infer"
payload = {
    "input": "這是一個測試句子。",
    "parameters": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

gRPC 示例

import grpc
from unslothproto import inference_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8081')
stub = inference_pb2_grpc.InferenceStub(channel)

request = inference_pb2.InferRequest(
    inputs=["這是一個測試句子"],
    parameters=inference_pb2.Parameters(temperature=0.7, top_p=0.9)
)
response = stub.Infer(request)
print(response.outputs)

✨ 主要特性

快速處理：相比 PyTorch 和其他主流框架，Unsloth 的推理速度更快。
低資源消耗：在相同 GPU 配置下，內存佔用減少 10 倍以上。
長上下文支持：能夠處理長達 4k tokens 的上下文窗口。

📦 安裝指南

安裝依賴

pip install mcp-server unsloth[tensor,transformers]

啟動服務器

mcp-server --model-path <your-model-path> --port 8080

💻 使用示例

基礎用法

import requests

url = "http://localhost:8080/api/infer"
payload = {
    "input": "這是一個測試句子。",
    "parameters": {
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9
    }
}
response = requests.post(url, json=payload)
print(response.json())

高級用法

import grpc
from unslothproto import inference_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel('localhost:8081')
stub = inference_pb2_grpc.InferenceStub(channel)

request = inference_pb2.InferRequest(
    inputs=["這是一個測試句子"],
    parameters=inference_pb2.Parameters(temperature=0.7, top_p=0.9)
)
response = stub.Infer(request)
print(response.outputs)