SEELS: Windows-App macht LoRA-Training per Teach-Button möglich
SEELS (von Entwickler /u/DifficultDog8435 auf r/LocalLLaMA vorgestellt) ist eine Windows-Desktop-App, die lokale LLMs ausführt und gleichzeitig ein Feedback-Loop-System für kontinuierliches Finetuning bietet. Kernfunktion ist der „Teach"-Button: Jede fehlerhafte Modellantwort kann direkt im Chat korrigiert werden; die Korrekturen akkumulieren sich als JSONL-Korpus, aus dem per Klick ein PEFT-LoRA-Run auf dem gewählten Basismodell gestartet wird. Ein mitgeliefertes 0.6B-Modell, trainiert auf 110 handgeschriebenen Beispielen, läuft ohne GPU und beantwortet Fragen zur App selbst. Die kostenlose Tier umfasst GGUF-Import, Voice-Modus mit Whisper STT und Piper TTS (beide lokal, ohne API-Key), Hardware-Dashboard sowie ein detailliertes Fehler-Branching bei Ladefehlern (OOM, Korruption, unsupported Arch, fehlende Datei). Der Installer (2,81 GB) bündelt CUDA-Runtime und eine portable Python-Umgebung für den Trainings-Sidecar. Pro- und Max-Tier-Features (u. a. Multi-LoRA-Stacking, MCP, ComfyUI-Backend, Node-Graph-Workflows) sind teilweise implementiert, aber noch nicht käuflich — der Entwickler kommuniziert dies offen als „ships in waves".
- Teach-Button auf jeder Antwort schreibt Korrektur als JSONL; Train-Button startet PEFT-LoRA-Run ohne Python-Kenntnisse
- Mitgeliefertes 0.6B-Modell wurde auf 110 handgeschriebenen Beispielen trainiert und läuft auf CPU
- Installer (2,81 GB) bündelt CUDA-Runtime + portable Python; signiert via Azure Trusted Signing
- Voice-Modus nutzt Whisper STT und Piper TTS — beide vollständig lokal, ohne API-Keys
- Pro-Tier (u. a. Multi-LoRA-Stacking, MCP, Cron) ist implementiert aber noch nicht kaufbar; Max-Tier teils nur Roadmap
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- Teach-Button auf jeder Antwort schreibt Korrektur als JSONL; Train-Button startet PEFT-LoRA-Run ohne Python-Kenntnisse
- Mitgeliefertes 0.6B-Modell wurde auf 110 handgeschriebenen Beispielen trainiert und läuft auf CPU
- Installer (2,81 GB) bündelt CUDA-Runtime + portable Python; signiert via Azure Trusted Signing
- Voice-Modus nutzt Whisper STT und Piper TTS — beide vollständig lokal, ohne API-Keys
- Pro-Tier (u. a. Multi-LoRA-Stacking, MCP, Cron) ist implementiert aber noch nicht kaufbar; Max-Tier teils nur Roadmap
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