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# Unsloth Studioでモデルをエクスポートする
safetensorまたはLoRAモデルファイルをGGUFや他の形式にエクスポートする方法を学びましょう。
次を使います: [Unsloth Studio](/docs/jp/shii/studio.md) Unsloth、llama.cpp、Ollama、vLLM などでのデプロイ、共有、またはローカル推論のために、モデルを GGUF、Safetensors、または LoRA にエクスポート、保存、変換します。学習済みチェックポイントをエクスポートするか、既存の任意のモデルを変換できます。
{% stepper %}
{% step %}
### トレーニング実行を選択
まず、エクスポート元となるトレーニング実行を選択します。各実行は完全なトレーニングセッションを表し、複数のチェックポイントを含む場合があります。
実行を選択したら、エクスポートするチェックポイントを選択します。チェックポイントは、トレーニング中に作成されたモデルの保存版です。
{% endstep %}
{% step %}
### チェックポイントを選択
後のチェックポイントは通常、最終的に学習されたモデルを表しますが、必要に応じて任意のチェックポイントをエクスポートできます。
{% endstep %}
{% step %}
### エクスポート方法
ワークフローに応じて、マージ済みモデル、LoRA アダプターの重み、またはローカル推論用の GGUF モデルをエクスポートできます。
各エクスポート方法は、実行方法や共有方法に応じて異なるバージョンのモデルを生成します。下の表では、各オプションが何をエクスポートするかを説明しています。
| エクスポートタイプ | 説明 |
| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------- |
| マージ済みモデル | **16ビットモデル** LoRA アダプターをベースの重みにマージしたもの。 |
| LoRA のみ | 書き出します **アダプターの重みのみ**を書き出します。元のベースモデルが必要です。 |
| GGUF / llama.cpp | モデルを **GGUF 形式に** Unsloth / llama.cpp 用に **/** Ollama / LM Studio 推論向けに変換します。 |
| {% endstep %} | |
{% step %}
### ローカルにエクスポート / 保存
モデルをエクスポートする際、生成されたファイルの保存先を選択できます。モデルはお使いのマシンに直接ダウンロードすることも、ホスティングや共有のために Hugging Face Hub にプッシュすることもできます。
エクスポートしたモデルファイルをお使いのマシンに直接保存します。このオプションは、モデルをローカルで実行する場合、ファイルを手動で配布する場合、またはローカル推論ツールと統合する場合に便利です。
{% endstep %}
{% step %}
### Hub にプッシュ
エクスポートしたモデルを Hugging Face Hub にアップロードします。これにより、中央リポジトリからモデルをホスト、共有、デプロイできます。
モデルを公開するには、Hugging Face の書き込みトークンが必要です。
{% hint style="success" %}
すでに Hugging Face CLI で認証済みの場合は、書き込みトークンは空欄のままで構いません。
{% endhint %}
{% endstep %}
{% endstepper %}
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# Agent Instructions
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