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# LinuxにUnslothをインストールする

LinuxにUnsloth Desktop、Unsloth Studio、またはUnsloth Coreをインストールします。

Linux に Unsloth Desktop をインストールするには、以下の手順に従ってください。

{% stepper %}
{% step %}

### ダウンロード

<a href="https://unsloth.ai/download/linux" class="button secondary" data-icon="linux">Linux 用の Unsloth をダウンロード</a>
{% endstep %}

{% step %}

### インストール

1. Unsloth インストーラーを開く（`.deb` ファイル）
2. インストールを選択
3. アプリを起動し、インストールが完了するのを待ちます
   {% endstep %}

{% step %}

### モデルを選択

「モデルを選択」または「モデルハブ」を開き、モデルと量子化設定を選んでからダウンロードします。完了したら、セットアップ不要でチャットを開始できます。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FNCEVgKLJI0goPqjgcg9B%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&amp;token=533b5e3c-a901-4b33-963e-4a703cc9d5a6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### これで Unsloth の準備ができました

チャットを始めるには、メッセージを入力して Enter キーを押します。

* **ツールを接続:** [Claude Code](/docs/jp/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md)、Web 検索、 [MCP](/docs/jp/ji-chu/mcp.md) など
* **モデルを学習:** テキスト、拡散、埋め込みなどをファインチューニング
* **メディアを生成:** 画像、動画、TTS をローカルで作成・学習

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FpAGvwjGD0iVMZKBoyu7m%2Fgreeennn.png?alt=media&amp;token=d17a5528-8375-444c-9aff-f9e9f7903bcd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 高度なインストール

開発ビルド、nightly版の Unsloth Studio、またはコードベースの Unsloth Core には、これらのオプションを使用してください。

#### メインリポジトリから Unsloth Studio をインストール

```bash
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
./install.sh --local
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

#### nightly版の Unsloth Studio をインストール

```bash
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
nightly に切り替え
./install.sh --local
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

#### uv で Unsloth Core をインストール

```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv unsloth_env --python 3.13
source unsloth_env/bin/activate
uv pip install unsloth --torch-backend=auto
```

または、最新の pip リリースを直接インストールします:

```bash
pip install unsloth
```

Unsloth と一緒に vLLM をインストールするには:

```bash
uv pip install unsloth vllm --torch-backend=auto
```

仮想環境、CUDA および Torch 固有のコマンド、さらに高度な pip オプションについては、

[**高度な pip インストールガイドを見る**](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/pip-install)

### Unsloth Studio を手動でインストール

以下のコマンドは **Unsloth Studio**、ブラウザベースの Web UI をインストールします。ネイティブのデスクトップアプリはインストールされません。

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

同じコマンドを使って Unsloth Studio を更新できます。

#### Unsloth Studio を起動

{% tabs %}
{% tab title="ローカル起動" %}

```bash
unsloth studio
```

{% endtab %}

{% tab title="リモートアクセス" %}

```bash
unsloth studio --secure
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

詳細な Unsloth Studio のインストール手順と要件については、 [Unsloth Studio ガイドを見る](https://unsloth.ai/docs/new/studio/install).

### アンインストール

#### Unsloth Desktop

**Ubuntu または Debian（`.deb`)**

1. Unsloth が実行中の場合は終了してください。
2. パッケージを削除:

```bash
sudo apt remove unsloth
```

**AppImage**

1. Unsloth が実行中の場合は終了してください。
2. ダウンロードした `.AppImage` ファイル。

Unsloth Desktop をアンインストールしても、ダウンロード済みのモデルやファイルは削除されません。

#### Unsloth Studio（手動インストール）

Linux のアンインストールスクリプトを実行します:

```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.sh | sh
```

これにより、Unsloth Studio、その CLI コマンド、ランチャーデータ、および Linux デスクトップのショートカットが削除されます。ダウンロード済みの Hugging Face モデルは削除されません。

#### ダウンロードしたモデルファイルを削除

デフォルトの Hugging Face キャッシュは次の場所です:

```bash
~/.cache/huggingface/hub/
```

もし `HF_HUB_CACHE`, `HF_HOME`、または `XDG_CACHE_HOME` が設定されている場合は、代わりにその場所を使用してください。


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# Agent Instructions
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Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/meru/install/linux.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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