Unslothを使ってWindowsでLLMをファインチューニングする方法（ステップバイステップガイド）

これで、WSLを使わずにローカルのWindowsデバイス上で直接モデルをファインチューニングできるようになりました。 Unsloth。このガイドでは、使用できる主な方法が3つあります（Conda, Docker と WSL）。 すでにWindowsにPyTorchがインストールされている場合は、 pip install unsloth で動作するはずです。そうでない場合は、以下のガイドに従ってください：

CondaチュートリアルDockerチュートリアルWSLチュートリアル

Unsloth Studio

新しいWeb UIをリリースしました。 Unsloth Studio これはWindowsでそのまま動作します：

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

同じコマンドで更新するか、 unsloth studio update.

を使用してください。その後、起動するたびに：

unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

Unsloth Studioの詳細なインストール手順と要件については、 ガイドをご覧ください.

以下は、元の Unsloth Core:

のインストール手順です。方法 #1 - Conda経由のWindows：

1

Miniconda（またはAnaconda）をインストール

Anacondaをダウンロード こちら。推奨は Minicondaです。使うには、まずPowershellを開きます。スタートで「Windows Powershell」を検索してください：

するとPowershellが開きます：

次に以下をコピー＆ペーストします：CTRL+Cでコピーし、PowershellにCTRL+Vで貼り付けます：

コピー

Invoke-WebRequest -Uri "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe" -OutFile ".\miniconda.exe"
Start-Process -FilePath ".\miniconda.exe" -ArgumentList "/S" -Wait
del .\miniconda.exe

警告を स्वीकारして「Paste anyway」を押し、待ちます。

以下のようにインストーラーをダウンロードしています：

インストール後、開いて Anaconda Powershell Prompt を使ってMinicondaを起動します。スタート→検索で見つけてください：

すると次が表示されます：

2

conda環境を作成

コピー

conda create --name unsloth_env python==3.12 -y
conda activate unsloth_env

次のように表示されます：

3

確認 nvidia-smi を実行してGPUがあることを確認し、CUDAのバージョンを確認します

と入力した後 nvidia-smi 、Powershellで次のような表示が出るはずです。もし nvidia-smi がない、または下記が表示されない場合は、再インストールが必要です NVIDIAドライバー.

4

PyTorchをインストール

を実行するとき nvidia-smi 、右上に「CUDA Version: 13.0」と表示されます。PowerShellでPyTorchをインストールします。を変更してください 130 をCUDAバージョンに合わせてください - バージョンが存在する ことと、CUDAドライバーのバージョンと一致していることを確認してください。

コピー

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

次のように表示されます：

PyTorchをインストールした後、Pythonでこれを実行してみてください： python ：

コピー

import torch
print(torch.cuda.is_available())
A = torch.ones((10, 10), device = "cuda")
B = torch.ones((10, 10), device = "cuda")
A @ B

10の行列が表示されるはずです。また、最初の項目がTrueであることも確認してください。

5

Unslothをインストール（PyTorchが動作する場合のみ！）

PyTorchが正常に動作していることを確認してください。もし動作しないならPyTorchに問題があり、お使いのWindowsマシンではCUDAドライバーの再インストールが必要かもしれません。

Powershellで（Pythonを終了して exit() 、実行して待ちます：

コピー

pip install unsloth

6

Unslothが動作することを確認

今度は Unslothノートブック 内の任意のスクリプトを使用するか（.pyファイルとして保存）、以下の基本スクリプトを使用してください：

次のように表示されるはずです：

コピー

🦥 Unsloth: 2倍高速な無料ファインチューニングを有効にするため、お使いのコンピュータにパッチを適用します。
🦥 Unsloth Zooが、トレーニングを高速化するためにすべてにパッチを適用します！
==((====))==  Unsloth 2026.1.4: Fast Gemma3 patching. Transformers: 4.57.6.
   \\   /|    NVIDIA GeForce RTX 3060. GPU数 = 1。最大メモリ: 12.0 GB。プラットフォーム: Windows。
O^O/ \_/ \    Torch: 2.10.0+cu130. CUDA: 8.6. CUDA Toolkit: 13.0. Triton: 3.6.0
\        /    Bfloat16 = TRUE. FA [Xformers = 0.0.34. FA2 = False]
 "-____-"     無料ライセンス: http://github.com/unslothai/unsloth
Unsloth: 高速ダウンロードが有効です - 赤色のダウンロードバーは無視してください！
Unsloth: Gemma3 は SDPA をサポートしていません - fast eager に切り替えます。
Unsloth: `model.base_model.model.model` に勾配を必要とさせています
Unsloth: Tokenizing ["text"] (num_proc=1):   0%|                 | 0/210289 [00:00<?, ? examples/s]�  Unsloth: 2倍高速な無料ファインチューニングを有効にするため、お使いのコンピュータにパッチを適用します。
🦥 Unsloth: 2倍高速な無料ファインチューニングを有効にするため、お使いのコンピュータにパッチを適用します。

そしてトレーニング：

方法 #2 - Docker：

Dockerは、セットアップ不要で依存関係の問題もないため、WindowsユーザーがUnslothを始める最も簡単な方法かもしれません。 unsloth/unsloth はUnslothの唯一のDockerイメージです。 Blackwell および50シリーズGPUでは、同じイメージを使用してください - 別のイメージは不要です。

インストール手順については、 Dockerガイドに従ってください。そうでなければ、以下はクイックスタートガイドです：

export NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION=1.17.8-1
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
  nvidia-container-toolkit=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
  nvidia-container-toolkit-base=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
  libnvidia-container-tools=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
  libnvidia-container1=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION}

docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \
  -p 8888:8888 -p 2222:22 \
  -v $(pwd)/work:/workspace/work \
  --gpus all \
  unsloth/unsloth

方法 #3 - WSL：

トラブルシューティング / 詳細設定

について 詳細なインストール手順 や、インストール中に変なエラーが出る場合：

1. インストール torch と triton。インストールするには https://pytorch.org にアクセスしてください。たとえば pip install torch torchvision torchaudio triton

2. CUDAが正しくインストールされているか確認します。試しに nvccを使ってください。失敗する場合は、 cudatoolkit またはCUDAドライバーをインストールする必要があります。

3. Intel GPUを使用している場合は、 Intel Windowsガイド

4. インストール xformers を手動で従う必要があります。 vllm をインストールして、 vllm が成功するか試してください。 xformers が python -m xformers.info で成功したか確認してください。https://github.com/facebookresearch/xformers にアクセスしてください。別の方法として flash-attn をAmpere GPU向けにインストールすることもできます。

5. Python、CUDA、CUDNN、 torch, triton、および xformers のバージョンが互いに互換性があることを再確認してください。 PyTorch互換性マトリックス が役立つかもしれません。

6. 最後に、 bitsandbytes をインストールし、 python -m bitsandbytes

7. で確認してください。UnslothがGPUを検出または使用しておらず、Windows上のDockerコンテナで当社のDockerコンテナを使用している場合、CUDAツールキットのバージョン nvcc --version はホスト上でnvidia-smiに表示されるCUDAのバージョンと一致している必要があります。Windows上のDockerコンテナでのGPUサポートは自動ではありません。 Dockerのガイドに従う必要があります.

Unsloth Studioをアンインストール

WindowsでUnsloth Studioをアンインストールするには、次の4つの手順に従ってください：

1. アプリケーションを削除

• WSL: rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio

• Windows（PowerShell）： Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"

これによりアプリケーションは削除されますが、モデルのチェックポイント、エクスポート、履歴、キャッシュ、チャットはそのまま残ります。

2. ショートカットとシンボリックリンクを削除

WSL / Windows（PowerShell）：

3. CLIコマンドを削除

WSL:

Windows（PowerShell）： インストーラーはvenvの Scripts ディレクトリをユーザーのPATHに追加しました。削除するには、設定 → システム → 詳細情報 → システムの詳細設定 → 環境変数 を開き、 Path をユーザー変数の下で見つけ、 。unsloth\studio\...\Scripts.

4. すべて削除（任意）

履歴、キャッシュ、チャット、モデルのチェックポイント、モデルのエクスポートも削除したい場合は、Unslothフォルダ全体を削除してください：

• WSL、Linux： rm -rf ~/.unsloth

• Windows（PowerShell）： Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"

ダウンロードされたHFモデルファイルはHugging Faceのキャッシュに別途保存されることに注意してください。上記の手順ではそれらは削除されません。 モデルファイルの削除 そのディスク容量を回収したい場合は、以下を参照してください。