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# Unsloth Studioのインストール

Unsloth Studioを手動でインストールするか、別個のUnsloth Desktopアプリをダウンロードします。

Unsloth Studio は Windows、Linux、WSL、MacOS で動作します。デバイスによってシステム要件は異なる場合がありますが、すべてのデバイスで同じインストール手順を使用してください。

### Unsloth Desktop でインストール

Unsloth Studio をインストールする最も簡単な方法は、ネイティブの [デスクトップアプリ](/docs/jp/desktop.md). お使いのOS用にダウンロードしてください：

* <i class="fa-apple">:apple:</i> [macOS 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/mac)
* <i class="fa-windows">:windows:</i> [Windows 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/windows)
* <i class="fa-linux">:linux:</i> [Linux 用をダウンロード](https://unsloth.ai/download/linux)

このページの残りでは **Unsloth Studio** を手動でインストールします。

### Unsloth Studio の手動インストール

<a href="https://unsloth.ai/docs/new/studio/install#windows-1" class="button secondary" data-icon="windows">Windows</a><a href="https://unsloth.ai/docs/new/studio/install#macos-1" class="button secondary" data-icon="apple">MacOS</a><a href="https://unsloth.ai/docs/new/studio/install#linux-and-wsl" class="button secondary medium" data-icon="linux">Linux と WSL</a><a href="/docs/jp/shii/studio/install.md#docker" class="button secondary" data-icon="docker">Docker</a><a href="https://unsloth.ai/docs/new/studio/install#developer-nightly-installations-advanced" class="button secondary" data-icon="screwdriver-wrench">開発者インストール</a>

### クイックスタート

{% tabs %}
{% tab title="MacOS、Linux、WSL" %}
**Unsloth をインストール：**

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

更新にも同じコマンドを使用します。
{% endtab %}

{% tab title="Windows" %}
**Unsloth をインストール：**

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

更新にも同じコマンドを使用します。
{% endtab %}

{% tab title="Docker" %}
その [Unsloth Docker イメージ](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth) `unsloth/unsloth` は Docker で利用できます。 [ガイドを読む。](https://unsloth.ai/docs/get-started/install/docker)
{% endtab %}

{% tab title="Homebrew" %}
Unsloth Desktop をインストール：

{% code collapsedlinecount="10" %}

```bash
brew install --cask unsloth
```

{% endcode %}

Unsloth Desktop を更新：

```bash
brew upgrade --cask unsloth
```

{% endtab %}

{% tab title="WinGet" %}
Unsloth Desktop をインストール：

```powershell
winget install --id UnslothAI.Unsloth -e
```

Unsloth Desktop を更新：

```powershell
winget upgrade --id UnslothAI.Unsloth -e
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

さらに段階的な手順は以下を参照してください：

{% tabs %}
{% tab title="MacOS" %}

#### ステップ 1: Unsloth をセットアップ

Mac で `ターミナル` を起動し、下のコマンドを入力して Unsloth をインストールします。

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

または次を使用： **Homebrew**:

```bash
brew install --cask unsloth
```

以下のとおり、Unsloth が環境のセットアップと必要なパッケージのインストールを開始します。 **Y** を入力し `Enter` Unsloth を今すぐ起動することを許可するか尋ねられたら。これにより、Unsloth がローカルの **8888** ポートで起動します。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FnKjv9Qn86NpTc0jIAANL%2FStart_studio_windows_powershell.png?alt=media&amp;token=be7dfb36-80a9-4a5d-bcf6-063a887a471e" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
インストール中に Unsloth を起動しないことを選んだ場合でも、いつでも Unsloth アプリを `unsloth studio -p 8888` . を使って起動できます。PC/コンピューター外のクライアントから Unsloth インスタンスにアクセスできるようにしたい場合は、 `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドに追加します。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動

お好みのブラウザを開き、 `http://127.0.0.1:8888` URL にアクセスしてください。Unsloth を初めてインストールする場合は、新しいパスワードの作成が求められます。その後、下に示すように Unsloth アプリが Chat ページで開きます。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FNX8VzAre3aWM86uUz9U6%2Fimage.png?alt=media&amp;token=7eccde46-6188-48a5-95de-05f0e8bf44be" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

**HTTPS と Cloudflare を使って Unsloth を安全に起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS で安全に起動する方法を提供しています。以下を使用してください（Windows、Mac、Linux で動作します）：

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

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。開始するための、より詳細なステップごとのガイドは以下を参照してください：

{% content-ref url="/pages/511d3548745f95b53d7c4df809a4aeb55f219840" %}
[Get Started](/docs/jp/shii/studio/start.md)
{% endcontent-ref %}
{% endtab %}

{% tab title="Windows" %}

#### ステップ 1: Unsloth をセットアップ

スタートメニューを開き、 `PowerShell`を検索して起動します。下のインストールコマンドをコピーして貼り付けてください：

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

自動的にインストールが始まります。インストールが完了すると、PowerShell が Unsloth Studio を起動するかどうか尋ねま&#x3059;**.**

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FnKjv9Qn86NpTc0jIAANL%2FStart_studio_windows_powershell.png?alt=media&amp;token=be7dfb36-80a9-4a5d-bcf6-063a887a471e" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

また、次のコマンドでも起動できます：

```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

{% hint style="info" %}
インスタンスをPC/コンピューター外のクライアントからアクセス可能にしたい場合は。\
追加 `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドに追加します。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動

開く `http://127.0.0.1:8888` をブラウザで開いてください。初回起動時には、続行するために新しいパスワードを作成します。 **Unsloth Studio** がインストールされ、使用できる状態になりました。

Unsloth アプリは、下に示すように Chat ページで開くはずです。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FtQZliTMxnBZcJSAidbOc%2Fimage.png?alt=media&amp;token=df1e9734-b7ba-448d-b600-1025035527ca" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

**HTTPS と Cloudflare を使って Unsloth を安全に起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS で安全に起動する方法を提供しています。以下を使用してください（Windows、Mac、Linux で動作します）：

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

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。開始するための、より詳細なステップごとのガイドは以下を参照してください：

{% content-ref url="/pages/511d3548745f95b53d7c4df809a4aeb55f219840" %}
[Get Started](/docs/jp/shii/studio/start.md)
{% endcontent-ref %}
{% endtab %}

{% tab title="Linux、WSL" %}

#### ステップ 1: Unsloth をセットアップ

{% tabs %}
{% tab title="Linux" %}
ターミナルアプリケーションを開きます。 `Ctrl + Alt + T`を押すか、 `Terminal` をシステムのアプリケーションメニューで検索して起動できます。
{% endtab %}

{% tab title="WSL" %}
Windows のスタートメニューをクリックし、インストールしたディストリの名前（例： `Ubuntu`）を入力して開きます。

{% hint style="warning" %}
では **WSL**、 **NVIDIA ドライバー** が **Windows** にインストールされていること（WSL 内ではなく）と、 **CUDA ツールキット** が WSL ディストリにインストールされていることを確認してください。詳細は以下のシステム要件を参照してください。
{% endhint %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

インストールするには、インストールコマンドをコピーして実行してください：

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

次に：

1. ターミナルウィンドウ内をクリック
2. コマンドを貼り付けて `Ctrl + Shift + V`
3. を押してください `Enter`

以下のとおり、Unsloth が環境のセットアップと必要なパッケージのインストールを開始します。 **Y** を入力し `Enter` Unsloth を今すぐ起動することを許可するか尋ねられたら。これにより、Unsloth がローカルの **8888** ポートで起動します。

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaCUj9vIsSLtxrrRZ4UVx%2Fimage.png?alt=media&amp;token=27f413dd-65b2-4312-b344-506919bccc6c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
インストール中に Unsloth を起動しないことを選んだ場合でも、いつでも Unsloth アプリを `unsloth studio -p 8888` . を使って起動できます。PC/コンピューター外のクライアントから Unsloth インスタンスにアクセスできるようにしたい場合は、 `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドに追加します。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動

お好みのブラウザを開き、 `http://127.0.0.1:8888` URL 欄に入力します。Unsloth を初めてインストールする場合は、 `http://127.0.0.1:8888/change-password` のページに転送されます。以下のように表示されます：

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FnM9s9317lNmCQVJugLDU%2Fimage.png?alt=media&amp;token=740cb99d-23ab-4767-bfa2-41f49769d96d" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

**HTTPS と Cloudflare を使って Unsloth を安全に起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS で安全に起動する方法を提供しています。以下を使用してください（Windows、Mac、Linux で動作します）：

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

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。開始するための、より詳細なステップごとのガイドは以下を参照してください：

{% content-ref url="/pages/511d3548745f95b53d7c4df809a4aeb55f219840" %}
[Get Started](/docs/jp/shii/studio/start.md)
{% endcontent-ref %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## システム要件

### <i class="fa-windows">:windows:</i> ウィンドウ**ズ**

Unsloth Studio は WSL なしで Windows 上で直接動作します。モデルを学習するには、システムが次の要件を満たしていることを確認してください：

**要件**

* Windows 10 または Windows 11（64 ビット）
* ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU（Intel GPU の場合は [Intel GPU](#intel-gpus))
* **App Installer** （ `winget`): [を含む](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/msix/app-installer/install-update-app-installer)
* **Git**: `winget install --id Git.Git -e --source winget`
* **Python**：バージョン 3.11 以上、3.14 未満
* 次のような Python 環境内で作業します **uv**, **venv**、または **conda/mamba**

### <i class="fa-apple">:apple:</i> MacOS

Unsloth Studio は Mac デバイスで [チャット](#run-models-locally) や学習、およびすべての機能を利用できます。Unsloth で MLX モデルを実行できます。

* macOS 12 Monterey 以降（Intel または Apple Silicon）
* 次のような Python 環境内で作業します **uv**, **venv**、または **conda/mamba**

### <i class="fa-linux">:linux:</i> Linux と WSL

* Ubuntu 20.04 以降、または同等のディストリ（64 ビット）
* ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU（Intel GPU の場合は [Intel GPU](#intel-gpus))
* CUDA ツールキット（12.4 以上推奨、blackwell では 12.8 以上）
* Git： `sudo apt install git`
* Python：バージョン 3.11 以上、3.14 未満
* 次のような Python 環境内で作業します **uv**, **venv**、または **conda/mamba**

### <i class="fa-microchip">:microchip:</i> Intel GPU

まず最新の Intel GPU ドライバーをインストールしてください（ [Intel ガイド](/docs/jp/meru/install/intel.md)）。その後、インストーラーは Linux と Windows で、Intel Arc、Arc Pro、Core Ultra with Arc graphics、または Data Center GPU Max / Flex が唯一検出された GPU の場合に Intel XPU PyTorch を自動で選択します。Linux では、これが起こるとインストーラーの GPU 行に `Intel GPU（<device id>、XPU）` と表示されます。

インストーラーが Intel GPU を認識または選択できない場合は、自分で XPU PyTorch を固定してください：

* **WSL**インストーラーから PCI ディスプレイ デバイスが見えない場合
* NVIDIA または AMD GPU も搭載したシステム（PyTorch のインストールは 1 つのベンダーに対して 1 つなので、もう一方の GPU は学習に使用されません）
* Linux では、 `ONEAPI_DEVICE_SELECTOR`, `SYCL_DEVICE_FILTER` または `SYCL_DEVICE_ALLOWLIST` が設定されているか、または `ZE_AFFINITY_MASK` が空または `default`

**Linux、WSL：**

{% code collapsedlinecount="10" %}

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

# または完全なインデックス URL を使う場合
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_TORCH_INDEX_URL=https://download.pytorch.org/whl/xpu sh
```

{% endcode %}

**Windows（PowerShell）：**

{% code collapsedlinecount="10" %}

```powershell
$env:UNSLOTH_TORCH_INDEX_FAMILY = "xpu"; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

{% endcode %}

XPU を固定した場合（たとえば WSL 上で）、更新のためにインストーラーを再実行するたびに同じ変数を設定してください。そうしないと再実行時に CPU PyTorch が再びインストールされます。Intel GPU のあるシステムで CPU PyTorch を使い続けるには、代わりに `UNSLOTH_TORCH_INDEX_FAMILY=cpu` を設定してください（または `UNSLOTH_DISABLE_XPU_AUTO=1` を Linux で）。

### <i class="fa-docker">:docker:</i> Docker

{% hint style="success" %}
Docker イメージは Unsloth で動作するようになりました！Mac 対応に取り組んでいます。
{% endhint %}

* 最新の Unsloth コンテナイメージを取得してください： `docker pull unsloth/unsloth`
* 次のコマンドでコンテナを実行します：

```bash
docker run -d -e JUPYTER_PASSWORD="mypassword" \\
  -p 8888:8888 -p 8000:8000 -p 2222:22 \\
  -v $(pwd)/work:/workspace/work \\
  --gpus all \\
  unsloth/unsloth
```

詳細は、 [こちらを参照してください](https://hub.docker.com/r/unsloth/unsloth#unsloth-docker-image).

* スタジオインスタンスにアクセスするには `http://localhost:8000` または外部 IP アドレス `http://external_ip_address:8000/`

### <i class="fa-microchip">:microchip:</i> CPU のみ

Unsloth Studio は [チャット](#run-models-locally) GGUF モデルと [Data Recipes](/docs/jp/shii/studio/data-recipe.md)

* NVIDIA GPU ドライバーを除き、Linux と MacOS で上記と同じです。

## 開発者 / ナイトリー版のインストール（上級者向け）

### **メインリポジトリのインストール**

#### **macOS、Linux、WSL の開発者向けインストール：**

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

分離された場所にインストールするには（独自の仮想環境、 `auth/`, `studio.db`、キャッシュ、llama.cpp ビルド）、 `UNSLOTH_STUDIO_HOME` を設定し、起動時にもう一度渡します：

```bash
UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" ./install.sh --local
UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD/.studio" unsloth studio -p 8888
```

その後、更新するには：

```bash
cd unsloth && git pull
./install.sh --local
unsloth studio -p 8888
```

#### **Windows PowerShell の開発者向けインストール：**

```powershell
git clone https://github.com/unslothai/unsloth.git
cd unsloth
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\install.ps1 --local
unsloth studio -p 8888
```

分離された場所にインストールするには（独自の仮想環境、 `auth/`, `studio.db`、キャッシュ、llama.cpp ビルド）、 `UNSLOTH_STUDIO_HOME` を設定し、起動時にもう一度渡します：

```powershell
$env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\.studio"; .\install.ps1 --local
$env:UNSLOTH_STUDIO_HOME="$PWD\.studio"; unsloth studio -p 8888
```

その後、更新するには：

```powershell
cd unsloth; git pull
.\install.ps1 --local
unsloth studio -p 8888
```

#### **リモートアクセス： `--secure` （HTTPS トンネル）対 raw ポート**

既定では `unsloth studio` にバインドされます `127.0.0.1` （このマシンのみ）。別のデバイスから到達するには、次のいずれかを選択してください：

* `--secure` （推奨）： **のみ** 無料の Cloudflare HTTPS リンク経由で公開します。Unsloth は localhost にバインドされたままで、トンネルが公開 URL を提供します。トンネルが起動できない場合はフェイルクローズ（起動しない）するため、raw ポートは公開されません。

```bash
unsloth studio --secure -p 8888
```

* `-H 0.0.0.0`：raw ポートをすべてのネットワークインターフェースにバインドし、ネットワーク上のどこからでも到達可能にします。信頼できるネットワークでのみ使用してください。

```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

サーバー側ツール（Web 検索、Python、ターミナルのコード実行）はあなたのユーザーとして実行され、既定で有効になっています。API キーでサーバーに到達できる人は誰でもこのマシン上でコードを実行できるため、API キーは非公開に保ち、 `--disable-tools` を Unsloth を公開するときに指定してください。

### 高度な起動方法

インストーラーのオプションは環境変数として渡せます。macOS、Linux、WSL では、変数をパイプの後ろに置くとシェルが `sh`に渡します。Windows では `$env:` を使って `iex`.

の前に指定します。

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_NO_TORCH=1 sh
```

```powershell
$env:UNSLOTH_NO_TORCH=1; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

Python バージョンを固定：

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_PYTHON=3.12 sh
```

```powershell
$env:UNSLOTH_PYTHON='3.12'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

カスタムの場所にインストールするには `UNSLOTH_STUDIO_HOME`:

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | UNSLOTH_STUDIO_HOME=/abs/path sh
```

```powershell
$env:UNSLOTH_STUDIO_HOME='C:\path'; irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

コア数の多いホストでは、Unsloth のネイティブ CPU スレッドプールを制限： `UNSLOTH_CPU_THREADS=8 unsloth studio -p 8888`.

### **古いバージョンを使用**

#### **Unsloth Desktop**

Unsloth Desktop の古いバージョンを使うのはとても簡単です。 [GitHub リリース](https://github.com/unslothai/unsloth/releases) を見て、'Assets' 領域でインストールしたい特定のリリースを選択するだけです。

#### **Unsloth Studio**

古いバージョンの Unsloth Studio を使うには、以下を希望するバージョン名と名前に置き換えて実行してください：

**macOS、Linux、WSL：**

```shellscript
uv pip install \\
  --python "$HOME/.unsloth/studio/unsloth_studio/bin/python" \\
  --reinstall --no-deps "unsloth==VERSION"

"$HOME/.unsloth/studio/unsloth_studio/bin/unsloth" studio -p 8888
```

**Windows：**

```shellscript
uv pip install `
  --python "$env:USERPROFILE\.unsloth\studio\unsloth_studio\Scripts\python.exe" `
  --reinstall --no-deps "unsloth==VERSION"

& "$env:USERPROFILE\.unsloth\studio\unsloth_studio\Scripts\unsloth.exe" studio -p 8888
```

### アンインストール

Unsloth Studio を完全に削除する推奨方法は、お使いの OS に対応した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、インストールディレクトリ、ランチャーデータディレクトリ、デスクトップショートカット、および各プラットフォーム固有のエントリ（Mac では macOS `.app` バンドル + Launch Services、Windows ではスタートメニュー、 `HKCU\Software\Unsloth` レジストリ キーおよびユーザー `PATH` エントリ）を削除します：

* ​ **MacOS、WSL、Linux：**

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

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

{% endcode %}

* ​ **Windows（PowerShell）：**

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

```bash
 irm https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/scripts/uninstall.ps1 | iex
```

{% endcode %}

インストールディレクトリだけを削除して、後の再インストール用にランチャー/ショートカットを残したい場合は、代わりに次を実行できます `rm -rf ~/.unsloth/studio` （Mac/Linux/WSL）または `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` （Windows）。 `~/.cache/huggingface` は、これらのいずれでも触れられません。

#### 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. アプリのみを削除** （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）：

* **macOS、WSL、Linux：** `rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio`
* **Windows（PowerShell）：** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"`

**2. Unsloth を完全に削除** （他の Unsloth ツールはそのまま残ります）：

* **macOS、WSL、Linux：** `rm -rf ~/.unsloth/studio`
* **Windows（PowerShell）：** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"`

**3. Unsloth 関連をすべて削除：**

* **macOS、WSL、Linux：** `rm -rf ~/.unsloth`
* **Windows（PowerShell）：** `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"`

{% hint style="warning" %}
注意：ステップ 3 では履歴、チャット、モデルチェックポイント、エクスポートのすべてが削除されます。これは元に戻せません。
{% endhint %}

**4. ショートカットとシンボリックリンクを削除：**

**macOS：**

```shellscript
rm -rf ~/Applications/Unsloth\ Studio.app ~/Desktop/Unsloth\ Studio
```

**Linux：**&#x20;

```shellscript
rm -f ~/.local/share/applications/unsloth-studio.desktop ~/Desktop/unsloth-studio.desktop
```

**WSL / Windows（PowerShell）：**

```shellscript
Remove-Item -Force "$HOME\Desktop\Unsloth Studio.lnk"
Remove-Item -Force "$env:APPDATA\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Unsloth Studio.lnk"
```

**5. CLI コマンドを削除：**

* **macOS、Linux、WSL：** `rm -f ~/.local/bin/unsloth`
* **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` のユーザー変数の下にある、次を指すエントリを削除してください `.unsloth\studio\...\Scripts`.

{% hint style="info" %}
注意：ステップ 1〜5 ではダウンロード済みの HF モデルファイルには触れません。その領域を解放したい場合は、以下の「キャッシュされた HF モデルファイルの削除」を参照してください。
{% endhint %}

### **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、既定の 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 で使用し、 `C:\Users\<username>\.cache\huggingface\hub\` を Windows で使用します。

* **macOS、Linux、WSL:** `~/.cache/huggingface/hub/`
* **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、その場所を代わりに使用します。Linux と WSL では、 `XDG_CACHE_HOME` でも既定のキャッシュルートを変更できます。

### 古い / 既存の GGUF モデルの使用

{% columns %}
{% column %}
**4月1日更新:** 既存のフォルダを選択して、Unsloth に検出させられるようになりました。

**3月27日更新:** Unsloth Studio は現在 **古い / 既存のモデルを自動検出します** Hugging Face、LM Studio などからダウンロードされたものを
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FBn3Fs1cchFchl328wSOs%2FScreenshot%202026-04-05%20at%205.43.57%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=cc57ec6e-653a-4824-8e8d-a6bfbcd27493" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

**手動手順:** Unsloth Studio は、Hugging Face Hub のキャッシュにダウンロードされたモデルを検出します `(C:\Users{your_username}.cache\huggingface\hub)`。LM Studio 経由でダウンロードした GGUF モデルがある場合、それらは `C:\Users{your_username}.cache\lm-studio\models` ***または*** `C:\Users{your_username}\lm-studio\models` に保存されていることに注意してください。表示されない場合は、Unsloth Studio で読み込めるように、それらの .gguf ファイルを Hugging Face Hub のキャッシュディレクトリ（または llama.cpp がアクセス可能な別のパス）へ移動またはコピーする必要があります。

Unsloth でモデルやアダプターをファインチューニングした後、GGUF にエクスポートして、 **llama.cpp** を Unsloth Chat 内で直接使ってローカル推論を実行できます。Unsloth Studio は llama.cpp と Hugging Face によって動作しています。

### <i class="fa-google">:google:</i> Google Colab ノートブック

私たちは [無料の Google Colab ノートブック](https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb) を作成しました。これにより、Colab の T4 GPU 上で Unsloth のすべての機能を試せます。最大 22B パラメータまでのほとんどのモデルを学習・実行でき、より大きなモデルにはより大きい GPU に切り替えられます。［Run all］をクリックするだけで、インストール後に UI が表示されるはずです。

{% columns %}
{% column %}
{% embed url="<https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb>" %}

インストールが完了したら、次までスクロールして **Unsloth Studio を開始** を見つけて **Unsloth Studio を開く** を左側に表示されている白いボックス内でクリックしてください:

**さらに下にスクロールすると、実際の UI が表示されます。**
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkYitMrK55Ic6eIGqiKEJ%2FScreenshot%202026-03-16%20at%2011.21.16%E2%80%AFPM.png?alt=media&amp;token=4388c309-a598-41f3-9301-e434c334ac1c" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
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{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
Unsloth のリンクがエラーを返すことがあります。これは、Cookie を無効にしているか、広告ブロッカーを使っているか、Mozilla を使用しているために起こります。ボタンの下へスクロールすれば、UI には引き続きアクセスできます。

Google Colab では Colab ページに留まることも求められます。非アクティブと判断されると、GPU セッションが終了する場合があります。
{% endhint %}

## トラブルシューティング

<table><thead><tr><th width="211.5999755859375">問題</th><th>修正方法</th></tr></thead><tbody><tr><td>Python バージョンのエラー</td><td><code>sudo apt install python3.12 python3.12-venv</code> 3.11 以上、3.14 未満のバージョン</td></tr><tr><td><code>nvidia-smi が見つかりません</code></td><td>https://www.nvidia.com/Download/index.aspx から NVIDIA ドライバーをインストールしてください</td></tr><tr><td><code>nvcc が見つかりません</code> (CUDA)</td><td><code>sudo apt install nvidia-cuda-toolkit</code> または <code>/usr/local/cuda/bin</code> を PATH に追加する</td></tr><tr><td>llama-server のビルドに失敗しました</td><td>致命的ではありません。Unsloth は引き続き動作しますが、GGUF 推論は利用できません。 <code>cmake</code> をインストールしてセットアップを再実行し、修正してください。</td></tr><tr><td><code>cmake が見つかりません</code></td><td><code>sudo apt install cmake</code></td></tr><tr><td><code>git が見つかりません</code></td><td><code>sudo apt install git</code></td></tr><tr><td>ビルドに失敗しました</td><td>削除 <code>~/.unsloth/llama.cpp</code> を削除して、セットアップを再実行</td></tr></tbody></table>


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

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

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/shii/studio/install.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.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.