> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/jp/docs.md).

# Unslothドキュメント

Unslothは、LLMを実行・学習するためのオープンソースフレームワークです。

Unslothを使うと、オープンソースのUIを通じて自分のローカルハードウェア上でAIモデルを実行・学習できます。

私たちのドキュメントでは、自分のLLMをローカルで実行・学習する方法を案内します。

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">ダウンロード</a><a href="/docs/jp/desktop.md#features" class="button secondary" data-icon="sparkles">機能</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">GitHub</a>

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>DeepSeek-V4.1-Flash</strong></td><td>10月17日の新しいモデル更新を実行しましょう！</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F4qwswsAZxmUaTEksSNJJ%2Fdeepseekv4.1.png?alt=media&amp;token=203263d6-e100-4c3f-9dd4-898391874d74">deepseekv4.1.png</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/deepseek-v4.1-flash.md">DeepSeek-V4.1-Flash</a></td></tr><tr><td><strong>Qwen3.8-27B</strong></td><td>UnslothでQwen3.8-27Bを実行・学習できます。</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&amp;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd">qwen3.8 logo.png</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/qwen3.8.md">Qwen3.8-27B</a></td></tr><tr><td><strong>Qwen3.8-Flash-Next</strong></td><td>11月4日の新しい更新でQwen Flashを実行しましょう！</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F02STQ7sMPvXPUVmCanee%2Fqwen%20next%20logo.png?alt=media&amp;token=b451d135-18c0-47e0-8584-ef64c30bc11f">qwen next logo.png</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/qwen3.8-next.md">Qwen3.8-Flash-Next</a></td></tr><tr><td><strong>ブラウザ利用</strong></td><td>ローカルLLMがブラウザを操作できるようになりました！</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHg3Knjk1GznF8V6R39wk%2Ffour_grid_2x2.gif?alt=media&amp;token=008f7dab-7e91-43cb-a7bd-a8e3bfec29d5">four_grid_2x2.gif</a></td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/browser-use.md">Browser Use</a></td></tr><tr><td><strong>Dynamic V3.1</strong></td><td>新しいDynamic V3.1量子化モデルが登場しました！</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaG7kvP1uhrrSmKeh1lYc%2Fdynamic%20v3.png?alt=media&amp;token=509f71d9-52ce-422e-a307-b62fb3455129">dynamic v3.png</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/nemotron-3.5-bolt.md">NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt</a></td></tr><tr><td><strong>Qwen-Image-2.1</strong></td><td>新しいTurbo画像モデルをローカルで実行しましょう！</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FjBLXH1oRP52poQcN1pOn%2Fqwen%20image%202.1%20logo.png?alt=media&amp;token=ab285b72-146a-4409-b9ee-327fb78cb127">qwen image 2.1 logo.png</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md">Qwen-Image-2.1</a></td></tr></tbody></table>

### ⚡ クイックスタート

UnslothはMacOS、Linux、 [Windows](/docs/jp/meru/install/windows-installation.md), [NVIDIA](/docs/jp/meru/install/pip-install.md), [AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md)、Intel、CPU環境をサポートしています。詳細: [Unslothの要件](/docs/jp/meru/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md)。お使いのOS向けのネイティブデスクトップアプリをダウンロードしてください:

<a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">Unsloth Desktopをダウンロード</a>

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [macOS用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Windows用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Linux用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/linux)

または、ブラウザベースのWeb UIであるUnsloth Studioをネイティブにインストールします:

{% tabs %}
{% tab title="MacOS、Linux、WSL" %}
**Unslothをインストール:**

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

更新するには同じコマンドを使ってください。
{% endtab %}

{% tab title="Windows" %}
**Unslothをインストール:**

```powershell
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

更新するには同じコマンドを使ってください。
{% endtab %}

{% tab title="Docker" %}
この [Unsloth Dockerイメージ](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` はDockerで利用できます。 [ガイドを読む。](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/docker)
{% endtab %}

{% tab title="Homebrew" %}
Unsloth Desktopをインストール:

{% code collapsedlinecount="10" %}

```bash
brew install --cask unsloth
```

{% endcode %}

Unsloth Desktopを更新:

```bash
brew upgrade --cask unsloth
```

{% endtab %}

{% tab title="WinGet" %}
Unsloth Desktopをインストール:

```powershell
winget install --id UnslothAI.Unsloth -e
```

Unsloth Desktopを更新:

```powershell
winget upgrade --id UnslothAI.Unsloth -e
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/ea13ebdc099377f5b37a2e0895aeb9ede74953ed" %}
[Complete LLM Directory](/docs/jp/moderu/tutorials.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/ae7926a0f371a1f594e3344d85571edf864a5259" %}
[Fine-tuning Guide](/docs/jp/meru/fine-tuning-llms-guide.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/189a8deb3aa7eabc5be5a7563f26d4b08f252e28" %}
[Models](/docs/jp/meru/unsloth-model-catalog.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/664bab64c0c5cdbe1a11fa3ba21ffe4c16cf0f52" %}
[Unsloth API](/docs/jp/ji-chu/api.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### 👾 Unsloth Start

{% columns %}
{% column width="58.333333333333336%" %}
[Unsloth Start](/docs/jp/tong-he/unsloth-start.md) は接続できます [Claude Code](/docs/jp/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md) や他のエージェントを、 `unsloth start` コマンドを通じてローカルモデルに接続できます。

Unslothを起動し、モデルを読み込み、プロジェクトフォルダを開いてから、次を実行します:

```bash
unsloth start claude
```

置き換えてください `claude` を以下の任意のエージェントに置き換えます:
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpXE6kCHjh8qOEaggf94M%2FScreenshot_20260718_122426.png?alt=media&amp;token=a59e4c8c-efdb-451b-b1f8-621955564f6d" alt="" width="563"><figcaption><p>Qwen3.5でローカル実行しているClaude Code。</p></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

| エージェント                                                             | コマンド                     |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| <i class="fa-claude">:claude:</i> Claude Code                      | `unsloth start claude`   |
| <i class="fa-openai">:openai:</i> OpenAI Codex                     | `unsloth start codex`    |
| <i class="fa-deepseek">:deepseek:</i> DeepSeek Harness             | `unsloth start dsh`      |
| <i class="fa-vscode">:vscode:</i> Visual Studio Code               | `unsloth start vscode`   |
| <i class="fa-rectangle-vertical">:rectangle-vertical:</i> OpenCode | `unsloth start opencode` |
| <i class="fa-caduceus">:caduceus:</i> Hermes Agent                 | `unsloth start hermes`   |
| <i class="fa-lobster">:lobster:</i> OpenClaw                       | `unsloth start openclaw` |

### 🦥 なぜUnslothなのか？

* 私たちは以下のチームと直接協力しています [gpt-oss](https://docs.unsloth.ai/new/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune#unsloth-fixes-for-gpt-oss), [Qwen3](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1kaodxu/qwen3_unsloth_dynamic_ggufs_128k_context_bug_fixes/), [Llama 4](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/12889), [Mistral](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B/discussions/18), [Gemma 1-3](https://news.ycombinator.com/item?id=39671146) と [Phi-4](https://unsloth.ai/blog/phi4)で、私たちは **重大なバグを修正し** 、モデル精度を大幅に向上させました。たとえばAndrej Karpathyは [私たちの仕事を称賛しました](https://x.com/karpathy/status/1765473722985771335).
* Unslothはローカルトレーニング、推論、データ、デプロイを効率化します
* Unslothは500以上のモデルの推論と学習をサポートします: [ビジョン](/docs/jp/ji-chu/vision-fine-tuning.md), [TTS](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md), [埋め込み](/docs/jp/ji-chu/embedding-finetuning.md), [RL](/docs/jp/meru/reinforcement-learning-rl-guide.md)

### ⭐ 機能

Unslothを使うと、テキスト、 [音声](https://unsloth.ai/docs/basics/text-to-speech-tts-fine-tuning), [埋め込み](https://unsloth.ai/docs/new/embedding-finetuning), [ビジョン](https://unsloth.ai/docs/basics/vision-fine-tuning) などのモデルを実行・学習できます。Unslothは、推論と学習の両方に多くの重要機能を提供します:

#### 推論

* LLM、拡散モデル、埋め込み、音声モデルを実行・学習できます: [Qwen3.8](/docs/jp/moderu/qwen3.8.md), [Kimi K3](https://unsloth.ai/docs/models/kimi-k3)、MiniMax-H3、 [Muse Glimmer](https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer), [DeepSeek-V4](https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4), [Gemma 4](https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4).
* **エージェントとツール:** ローカルモデルを [Claude Code](https://unsloth.ai/docs/basics/claude-code), [Codex](https://unsloth.ai/docs/basics/codex)と [MCP](https://unsloth.ai/docs/basics/mcp)とともに使い、ツール呼び出しやコード実行ができます。
* **検索とRAG:** プライベートで無制限のWeb検索、深いリサーチ、自動圧縮（ロールिंगコンテキストウィンドウ）、RAGを利用できます。
* **ブラウザ利用:** [Webサイトを操作し](/docs/jp/ji-chu/browser-use.md)、フォーム入力、PDFの閲覧、ファイル編集をローカルモデルで行えます。
* **画像と動画:** 実行・学習できます [画像](https://unsloth.ai/docs/basics/diffusion-image) および動画の拡散モデルやマルチモーダルモデルを
* **リモートとLAN:** LAN上の任意のデバイスからローカルモデルにアクセスしたり、 [LAN](https://unsloth.ai/docs/basics/lan) 、または安全な [Cloudflare](https://unsloth.ai/docs/basics/how-to-serve-local-llms-anywhere-secure-remote-access-with-cloudflare-and-unsloth) HTTPS経由でリモートアクセスできます。
* **接続:** モデルを [OpenAI互換API](https://unsloth.ai/docs/basics/api)で提供できます。さらにChatGPT/Codexのサブスクリプションや [クラウドプロバイダー](https://unsloth.ai/docs/integrations/connections)
* **サンドボックス化:** [モデルがアクセスできるファイルを制御できます](https://unsloth.ai/docs/new/studio/sandboxing-in-unsloth) コマンドを実行するときに。

#### 学習とデプロイ

* **ファインチューニング:** LLM、拡散モデル、TTS、埋め込みモデルを、VRAMを70%削減しながら2倍速く学習できます [精度低下なし](https://unsloth.ai/blog#training)
* **完全サポート:** サポート: [強化学習](https://unsloth.ai/docs/get-started/reinforcement-learning-rl-guide)、LoRA、QLoRA、フルファインチューニング、事前学習、RL、GRPO、DPO、FP8。
* **エクスポートとデプロイ:** [エクスポート](https://unsloth.ai/docs/new/studio/export) または、以下を含む形式でモデルをデプロイできます [GGUF](https://unsloth.ai/docs/basics/inference-and-deployment/saving-to-gguf)、NVFP4、FP8などの形式。
* **データセット:** Data Recipesを使って、PDF、CSV、DOCXファイルなどからデータセットを構築できます [Data Recipes](https://unsloth.ai/docs/new/studio/data-recipe).

### **デモ動画**

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=_1hgTTuber4>" %}

{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/8a5c4db36cff597fc13ab7546333ece742a1f076" %}
[Unslothの更新](/docs/jp/shii/changelog.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/d5ae43f1915ceda3d304ad7c413cb4efbe3d1a3f" %}
[推論とデプロイ](/docs/jp/ji-chu/inference-and-deployment.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/8072106eb7f962477dcaf5bcd773b13619c4579a" %}
[Unsloth Start](/docs/jp/tong-he/unsloth-start.md)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="/pages/021c19d75a86d940ef9b83b7b41bee381657345b" %}
[Dynamic 3.0 GGUFs](/docs/jp/ji-chu/dynamic-3.0-ggufs.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fgit-blob-134302f2507d4313b9575917c9a43b0a0028856c%2Flarge%20sloth%20wave.png?alt=media" alt="" width="188"><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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