{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
| エージェント | コマンド |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| :claude: Claude Code | `unsloth start claude` |
| :openai: OpenAI Codex | `unsloth start codex` |
| :caduceus: Hermes Agent | `unsloth start hermes` |
| :lobster: OpenClaw | `unsloth start openclaw` |
| :rectangle-vertical: OpenCode | `unsloth start opencode` |
## :seedling: ワークフロー
まずは、Unsloth Studioの一般的なワークフローをご紹介します：
1. からUnslothを起動 [インストール手順](/docs/jp/shii/studio/install.md).
2. ローカルファイルまたは対応する統合機能からモデルを読み込みます。
3. PDF、CSV、JSONLファイルから学習データを取り込むか、ゼロからデータセットを作成します。
4. データセットをクリーンアップ、改良、拡張して [データレシピ](/docs/jp/shii/studio/data-recipe.md).
5. 推奨プリセットで学習を開始するか、自分で設定をカスタマイズします。
6. 学習済みモデルとチャットし、その出力をベースモデルと比較します。
7. [保存またはエクスポート](/docs/jp/shii/studio.md#export-save-models) して、すでに使っているスタックへローカルに組み込みます。
Unsloth Studioの各セクションについての詳細解説もご覧いただけます：
{% columns %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/511d3548745f95b53d7c4df809a4aeb55f219840" %}
[Get Started](/docs/jp/shii/studio/start.md)
{% endcontent-ref %}
{% content-ref url="/pages/a58a8ab897451539e1493312c6a640b4d5ee40b7" %}
[Model Export](/docs/jp/shii/studio/export.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% column width="50%" %}
{% content-ref url="/pages/1efc27ff794b527bf40ca1399ab10a6c28cc4b61" %}
[Data Recipes](/docs/jp/shii/studio/data-recipe.md)
{% endcontent-ref %}
{% content-ref url="/pages/ca5ab7d9f589ffe0771972c3c3b4665342eb3baf" %}
[Chat with models](/docs/jp/shii/studio/chat.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}
## :comments-question: FAQ
**Unslothはデータを収集または保存しますか？**\
Unslothは利用状況のテレメトリを収集しません。Unslothが収集するのは、GPUの種類やデバイス（例：Mac）など、互換性に必要な最小限のハードウェア情報のみです。Unsloth Studioは100%オフラインでローカルに動作します。
**Hugging Faceから以前にダウンロードした古い／既存のモデルはどう使えばよいですか？**\
はい、以前にHugging Faceなどからダウンロードした既存／古いモデルやGGUFを使用できます。これらは現在Unslothによって自動検出されるはずです。そうでない場合は、私たちの [こちらの手順をお読みください](/docs/jp/shii/studio/chat.md#using-old-existing-gguf-models).
**Unslothではなぜ推論が遅くなることがあるのですか？**\
Unslothは他のローカル推論アプリと同様にllama.cppによって動作しているため、速度はほぼ同じはずです。場合によっては、Web検索、コード実行、自己修復するツール呼び出しをオンにしていることが原因かもしれません。これらの機能はすべて推論を遅くする可能性があります。すべての機能をオフにしてもまだ遅い場合は、GitHubのIssueを作成してください！
**Unsloth StudioはOpenAI互換APIをサポートしていますか？**\
はい、こちらの [APIエンドポイントガイドをご覧ください](/docs/jp/ji-chu/api.md).
**Unslothは現在AGPL-3.0でライセンスされていますか？**\
UnslothはApache 2.0とAGPL-3.0のデュアルライセンスモデルを採用しています。Unslothのコアパッケージは引き続き [**Apache 2.0**](https://github.com/unslothai/unsloth?tab=Apache-2.0-1-ov-file)の下でライセンスされていますが、Unsloth Studio UIなど一部のオプションコンポーネントは [**AGPL-3.0**](https://github.com/unslothai/unsloth?tab=AGPL-3.0-2-ov-file).
この構成は、プロジェクトをオープンソースのまま維持しつつUnslothの継続的な開発を支え、より広いエコシステムの成長を促進するものです。
**UnslothはLLMのみをサポートしていますか？**\
いいえ。Unslothは、サポートされている幅広い `transformers` 互換のモデルファミリーをサポートしており、テキスト、マルチモーダルモデル、 [テキスト読み上げ](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md)、音声、 [埋め込み](/docs/jp/ji-chu/embedding-finetuning.md)、BERT系モデルを含みます。
**独自の学習設定を使えますか？**\
はい。YAML設定を取り込めば、Unslothが関連設定を事前入力します。
**UIを使うためにモデルを学習する必要がありますか？**\
いいえ、どのモデルもファインチューニングせずに、GGUFやモデルをダウンロードするだけで使えます。
#### 謝辞
ローンチに参加してくれたNVIDIAとHugging Faceに大きな感謝を捧げます。また、Unsloth Studioの初期ベータテスターの皆さんにも感謝します。皆さんの時間とフィードバックに心から感謝しています。さらに、Unsloth Studioを可能にしたインフラを提供してくれたllama.cpp、PyTorch、そしてopen model labsにも感謝します。
---
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## Querying This Documentation
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```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/shii/studio.md?ask=&goal=
```
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`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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