> 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/meru/fine-tuning-for-beginners/unsloth-requirements.md).
# Unslothの要件
Unslothは2つの方法で使用できます: [Unsloth Studio](/docs/jp/xin-zhe/studio/install.md)、Web UI、または [Unsloth Core](#unsloth-core-requirements)、元のコードベース版です。各々に異なる要件があります。
## **Unsloth Studio の要件**
* **Mac:** トレーニング、MLX、GGUF推論のすべてがサポートされています。
* **CPU: GPUがなくてもUnslothは動作します**、Chat + Data Recipes向け。
* **トレーニング:** 対応 **NVIDIA**, **AMD**, **Intel** GPU と **Mac** デバイス
### :windows: Window**ズ**
Unsloth StudioはWSLなしでWindows上で直接動作します。モデルをトレーニングするには、システムが次の要件を満たしていることを確認してください:
**要件**
* Windows 10 または Windows 11 (64-bit)
* ドライバーがインストールされたNVIDIA GPU
* **App Installer** （ `winget`): [はこちら](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/msix/app-installer/install-update-app-installer)
* **Git**: `winget install --id Git.Git -e --source winget`
* **Python**：バージョン3.11以上、3.14未満
* 次のようなPython環境内で作業してください **uv**, **venv**、または **conda/mamba**
### :apple: macOS
Unsloth StudioはMacOSデバイスで動作し、トレーニング、MLX、GGUF推論を完全にサポートします。
* macOS 12 Monterey以降（IntelまたはApple Silicon）
* Homebrewをインストール: [はこちら](https://brew.sh/)
* Git: `brew install git`
* cmake: `brew install cmake`
* openssl: `brew install openssl`
* Python: バージョン3.11以上、3.14未満
* 次のようなPython環境内で作業してください **uv**, **venv**、または **conda/mamba**
### :linux: Linux & WSL
* Ubuntu 20.04以降、または同等のディストリビューション（64-bit）
* ドライバーがインストールされたNVIDIA GPU
* CUDAツールキット（12.4+推奨、blackwellでは12.8+）
* Git: `sudo apt install git`
* Python: バージョン3.11以上、3.14未満
* 次のようなPython環境内で作業してください **uv**, **venv**、または **conda/mamba**
### :microchip: CPUのみ
Unsloth StudioはCPUデバイスをサポートしています [Chat](#run-models-locally) GGUFモデル向けの [Data Recipes](/docs/jp/xin-zhe/studio/data-recipe.md) ([エクスポート](/docs/jp/xin-zhe/studio/export.md) は近日公開）
* NVIDIA GPUドライバーを除き、LinuxとMacOSで上記と同じです。
### **トレーニング**
Unsloth Studioのトレーニングは現在、NVIDIAで動作します、 [AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md)、MLX、Intelデバイス。 [元のUnsloth Core](#unsloth-requirements) を使えば、AMDおよびIntelデバイスでトレーニングできます。 **Python 3.11–3.13** が必要です。
| 要件 | Linux / WSL | Windows |
| ---------------- | --------------------------------------- | ------------------------------- |
| **Git** | 通常はプリインストール済み | セットアップスクリプトによってインストール（`winget`) |
| **CMake** | プリインストール済み、または `sudo apt install cmake` | セットアップスクリプトによってインストール（`winget`) |
| **C++コンパイラ** | `build-essential` | Visual Studio Build Tools 2022 |
| **CUDA Toolkit** | 任意； `nvcc` 自動検出 | セットアップスクリプトによってインストール（ドライバーに一致） |
## Unsloth Core の要件
* **オペレーティングシステム**：Linuxと [Windows](https://docs.unsloth.ai/get-started/install-and-update/windows-installation)
* 2018年以降のNVIDIA GPUをサポート、以下を含む [Blackwell RTX 50](/docs/jp/burogu/fine-tuning-llms-with-blackwell-rtx-50-series-and-unsloth.md) と [DGX Spark](/docs/jp/burogu/fine-tuning-llms-with-nvidia-dgx-spark-and-unsloth.md)
* 最低CUDA Capability 7.0（V100、T4、Titan V、RTX 20 & 50、A100、H100、L40など） [GPUを確認してください！](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) GTX 1070、1080は動作しますが、遅いです。
* 公式の [Unsloth Dockerイメージ](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` はDocker Hubで利用できます
* [Docker](/docs/jp/meru/install/docker.md)
* Unslothは [AMD](/docs/jp/meru/install/amd.md) と [Intel](/docs/jp/meru/install/intel.md) GPUで動作します（私たちの [特定ガイドに従ってください](/docs/jp/meru/install.md)）。Apple/Silicon/MLXは現在開発中です
* お使いのデバイスには `xformers`, `torch`, `BitsandBytes` と `triton` のサポートが必要です。
* torch、transformersなどのバージョンが異なる場合は、 `pip install unsloth` によってそれらのライブラリの最新バージョンがすべて自動的にインストールされるため、バージョン互換性を気にする必要はありません。
{% hint style="info" %}
Python 3.13がサポートされています！
{% endhint %}
### ファインチューニングのVRAM要件:
Unslothを使ったLLMのファインチューニングにはどれくらいのGPUメモリが必要ですか？
{% hint style="info" %}
OOMになったりメモリ不足になる一般的な原因は、バッチサイズを大きく設定しすぎていることです。VRAM使用量を減らすには1、2、または3に設定してください。
**コンテキスト長のベンチマークは** [**はこちら**](/docs/jp/ji-ben/unsloth-benchmarks.md#context-length-benchmarks)**.**
{% endhint %}
モデルのパラメータ数とファインチューニング手法で並べたVRAM要件については、この表を確認してください。QLoRAは4-bit、LoRAは16-bitを使用します。モデルによってはさらに多くのVRAMが必要になる場合があるため、これらの数値は絶対最小値であることに注意してください:
| モデルのパラメータ数 | QLoRA (4-bit) VRAM | LoRA (16-bit) VRAM |
| ---------- | ------------------ | ------------------ |
| 3B | 3.5 GB | 8 GB |
| 7B | 5 GB | 19 GB |
| 8B | 6 GB | 22 GB |
| 9B | 6.5 GB | 24 GB |
| 11B | 7.5 GB | 29 GB |
| 14B | 8.5 GB | 33 GB |
| 27B | 22GB | 64GB |
| 32B | 26 GB | 76 GB |
| 40B | 30GB | 96GB |
| 70B | 41 GB | 164 GB |
| 81B | 48GB | 192GB |
| 90B | 53GB | 212GB |
| 405B | 237 GB | 950 GB |
---
# Agent Instructions
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