热门搜索:
unsloth/unsloth
unsloth
Unsloth Docker镜像是一个预构建容器，包含LLM微调与强化学习开源框架Unsloth的所有依赖，无需额外设置即可快速使用。支持Jupyter Lab和SSH双访问模式，适用于Windows、Linux、WSL及多数NVIDIA GPU，可立即开始LLM微调工作。
38 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：unsloth仓库类型：镜像最近更新：13 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Unsloth Docker镜像
https://github.com/unslothai/unsloth%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E7%94%A8%E4%BA%8ELLM%EF%BC%88%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%EF%BC%89%E5%BE%AE%E8%B0%83%E4%B8%8E%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%EF%BC%88RL%EF%BC%89%E7%9A%84%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%A1%86%E6%9E%B6%E3%80%82
本镜像为预构建Docker容器，包含所有依赖组件，无需额外设置即可立即使用Unsloth。参考使用指南。
🚀 快速开始
该容器需要安装NVIDIA Container Toolkit。
bashdocker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \ -p 8888:8888 -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/workspace/work \ --gpus all \ unsloth/unsloth
通过http://localhost:8888访问Jupyter Lab，即可开始微调工作！
📋 特性
- 预安装Unsloth环境 - 无需在笔记本中安装依赖包，直接
import unsloth即可运行 - 即用型笔记本 -
unsloth-notebooks/目录包含微调示例笔记本 - 双访问模式 - 同时支持Jupyter Lab和SSH访问
- 非root用户配置 - 使用
unsloth用户运行，增强安全性 - 环境兼容性 - 支持Windows、Linux、WSL及多数NVIDIA GPU，包括Blackwell架构
🔧 配置选项
环境变量
| 变量名 | 描述 | 默认值 | 可选值 |
|---|---|---|---|
JUPYTER_PORT | 容器内Jupyter Lab端口 | 8888 | 任意有效端口 |
JUPYTER_PASSWORD | Jupyter Lab密码 | unsloth | 任意字符串 |
SSH_KEY | SSH认证公钥 | 无 | SSH公钥字符串 |
USER_PASSWORD | unsloth用户密码（用于sudo操作） | unsloth | 任意字符串 |
端口映射
将容器端口映射到主机系统：
bash-p <主机端口>:<容器端口>
必要映射：
- Jupyter Lab:
-p 8000:8888（或自定义端口） - SSH访问:
-p 2222:22（或自定义端口）
卷挂载
⚠️ 注意： 容器不会在运行之间持久化数据。使用卷挂载保存工作内容。
bash-v <本地主机目录>:<容器目录>
推荐挂载：
-v $(pwd)/work:/workspace/work- 挂载当前目录下的work文件夹-v ~/notebooks:/workspace/notebooks- 挂载本地笔记本目录
📖 使用示例
完整示例
bashdocker run -d -e JUPYTER_PORT=8000 \ -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \ -e "SSH_KEY=$(cat ~/.ssh/container_key.pub)" \ -e USER_PASSWORD="unsloth2024" \ -p 8000:8000 -p 2222:22 \ -v $(pwd)/work:/workspace/work \ --gpus all \ unsloth/unsloth
设置SSH密钥
若没有SSH密钥对：
bash# 生成新密钥对 ssh-keygen -t rsa -b 4096 -f ~/.ssh/container_key # 在docker run中使用公钥 -e "SSH_KEY=$(cat ~/.ssh/container_key.pub)" # 通过SSH连接 ssh -i ~/.ssh/container_key -p 2222 unsloth@localhost
🗂️ 容器结构
/workspace/work/- 挂载的工作目录/workspace/unsloth-notebooks/- 包含Unsloth微调示例笔记本的目录/home/unsloth/-unsloth用户的主目录
🔒 安全注意事项
- 默认以非root用户
unsloth运行，提升安全性 - 使用
USER_PASSWORD进行容器内sudo操作 - SSH访问需通过公钥认证
- 已支持Blackwell GPU架构
🤝 获取帮助
- 查阅Unsloth文档
- 在Reddit社区提问：r/unsloth
- 查看
unsloth-notebooks/目录中的示例笔记本
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 unsloth/unsloth 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- vllm/vllm-openai Docker 镜像说明
- ai/qwen3-coder Docker 镜像说明（通义千问代码大模型推理镜像，适合代码补全与编程助手场景）
- dengcao/vllm-openai Docker 镜像说明（社区维护的 vLLM OpenAI 兼容推理镜像，适合自建大模型 HTTP API）
- dimaskiddo/llama.cpp Docker 镜像说明（llama.cpp 社区打包（dimaskiddo），适合本地 CPU/GPU 大模型推理）
- qwenllm/qwenvl Docker 镜像说明（QwenVL 多模态大语言模型）
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull unsloth/unsloth:<标签>
更多 unsloth 镜像推荐
unsloth/deepseek-r1-0528-qwen3-gguf
unsloth
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型Docker镜像，基于Qwen3-8B通过蒸馏DeepSeek-R1-0528思维链构建，显著提升推理深度与复杂任务处理能力，适用于数学推理、代码生成等场景，支持系统提示与低幻觉率，性能达开源模型SOTA水平。
352 次下载
11 个月前更新
unsloth/deepseek-r1-distill-llama
unsloth
暂无描述
352 次下载
11 个月前更新
unsloth/qwen3-gguf
unsloth
暂无描述
295 次下载
11 个月前更新
unsloth/phi-4-reasoning-plus-gguf
unsloth
暂无描述
132 次下载
11 个月前更新
unsloth/phi-4-mini-reasoning-gguf
unsloth
暂无描述
157 次下载
11 个月前更新
unsloth/phi-4-reasoning-gguf
unsloth
暂无描述
129 次下载
11 个月前更新
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"