WindowsにUnslothをインストール

Windows 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。

1

ダウンロード

Windows 版 Unsloth をダウンロード

2

インストール

1. Unsloth インストーラーを開き（.exe ファイル）

2. セットアップの案内に従う

3. アプリを起動し、インストールが完了するまで待ちます

3

モデルを選択

「モデルを選択」または「Model hub」を開き、モデルと量子化を選択してダウンロードします。完了したら、そのままチャットを始められます。設定は不要です。

4

これで Unsloth の準備ができました

チャットを開始するには、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, Codex、Web 検索、 MCP 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

Unsloth を手動でインストール

以下のセクションでは、Web ベースの Unsloth Studio および元のコードベースの Unsloth Core.

次の Unsloth Core Windows では、以下から Conda、Docker、または WSL を選んでください。PyTorch が既にインストールされている場合、 pip install unsloth で十分な場合があります。

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

私たちは、新しい Web UI Unsloth Studio を公開しました。これは Windows 上でそのまま動作します。

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

更新するには同じコマンドを使います。

では、毎回起動するには:

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、 ガイドを見る.

以下は、元の Unsloth Core:

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。おすすめは Minicondaを使うことです。使うには、まず Powershell を開きます。Start で「Windows Powershell」を検索してください:

すると Powershell が開きます:

次に、以下をコピーして貼り付けます: CTRL+C、そして Powershell に貼り付けます CTRL+V:

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

警告を承認して「Paste anyway」を押し、待ちます。

次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、開いてください Anaconda Powershell Prompt を Start -> 検索から使って Miniconda を起動します:

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 GPU があることを確認し、CUDA バージョンを確認します

次を入力した後 nvidia-smi 、Powershell で以下のようなものが表示されるはずです。もし nvidia-smi がない、または以下が表示されない場合は、再インストールする必要があります NVIDIA ドライバー.

4

PyTorch をインストール

次を実行すると nvidia-smi 、右上に「CUDA Version: 13.0」と表示されます。PowerShell で以下を使って PyTorch をインストールします。 130 をあなたの CUDA バージョンに変更し、 そのバージョンが存在することを確認してください そして CUDA ドライバー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 PyTorch をインストールした後:

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、最初のものが 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 が正常に動作して実行できることを確認してください。そうでない場合、PyTorch が壊れているので、残念ながら Windows マシンで 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 を次で終了した後 exit() 、次を実行して待ちます:

コピー

pip install unsloth

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Unsloth が動作することを確認

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

次のように表示されるはずです:

コピー

🦥 Unsloth: コンピュータにパッチを適用して、無料のファインチューニングを2倍高速化します。
🦥 Unsloth Zoo が、学習をより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. Num GPUs = 1. Max memory: 12.0 GB. Platform: 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]
 "-____-"     Free license: 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 - 高速 eager に切り替えます。
Unsloth: `model.base_model.model.model` に勾配が必要になるようにします
Unsloth: ["text"] をトークン化中 (num_proc=1):   0%|                 | 0/210289 [00:00<?, ? examples/s]�  Unsloth: コンピュータにパッチを適用して、無料のファインチューニングを2倍高速化します。
🦥 Unsloth: コンピュータにパッチを適用して、無料のファインチューニングを2倍高速化します。

学習中:

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 シリーズの GPU では、同じイメージを使ってください。別イメージは不要です。

インストール手順については、以下の Docker ガイドに従ってください。そうでなければ、簡単な入門ガイドは以下です:

方法 #3 - WSL:

トラブルシューティング / 詳細

次の 詳細なインストール手順 または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 および 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。例: 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てください。 nvccを試してください。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、以下の Intel Windows ガイド

4. インストール xformers を手動でインストールする必要があります。 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 へ行ってください。別の選択肢として flash-attn を Ampere GPU 向けにインストールする方法があります。

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、 で確認してください

7. Unsloth が GPU を検出または使用していない場合で、Windows 上の Docker コンテナを使っているなら、CUDA toolkit のバージョン nvcc --version は、ホスト GPU 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.

アンインストール

Unsloth Desktop

1. 実行中の場合は Unsloth を終了してください。

2. Windows の 設定 を開きます。

3. 次へ移動 アプリ → インストール済みアプリ.

4. Unsloth を見つけて、三点メニューを選び、次に アンインストール.

5. アプリを削除するための案内に従ってください。

Unsloth Desktop をアンインストールしても、ダウンロードした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）

Unsloth Studio を完全に削除する推奨方法は、OS 用のアンインストールスクリプトです。実行中のサーバーを停止し、アプリ、CLI コマンド、ランチャーデータ、ショートカット、およびプラットフォーム固有のエントリ（macOS .app バンドル + Launch Services; Windows スタートメニュー + レジストリ + PATH）を削除します:

手動アンインストール

特定の部分だけを削除したい場合:

1. アプリのみ削除 （履歴、チャット、チェックポイント、エクスポートはそのまま保持されます）:

• Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"

2. Unsloth を完全に削除 （他の Unsloth ツールはそのまま保持されます）:

• Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"

3. Unsloth 関連をすべて削除:

• Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"

4. ショートカットとシンボリックリンクを削除:

5. CLI コマンドを削除:

• Windows（PowerShell）: インストーラーは venv の Scripts ディレクトリをユーザー 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 ユーザー変数の下で、次を指すエントリを削除します .unsloth\studio\...\Scripts.

キャッシュされた HF モデルファイルの削除

古いモデルファイルは、モデル検索のビンアイコンから削除するか、デフォルトの Hugging Face キャッシュディレクトリから該当するキャッシュ済みモデルフォルダを削除して消せます。既定では、Hugging Face は ~/.cache/huggingface/hub/ を macOS/Linux/WSL で、 C:\Users\<username>\.cache\huggingface\hub\ を Windows で使用します。

• Windows: %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\

もし HF_HUB_CACHE または HF_HOME が設定されている場合は、代わりにその場所を使用します。Linux と WSL では、 XDG_CACHE_HOME は既定のキャッシュのルートも変更できます。