Unsloth Studio のインストール

ローカルデバイスに Unsloth Studio をインストールする方法を学びましょう。

Unsloth Studio は Windows、Linux、WSL、MacOS で動作します。システム要件はデバイスごとに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。

WindowsMacOSLinux & WSLDocker開発者向けインストール

• Mac: CPU と同様 - チャット + データレシピ は今のところ動作します。 MLX トレーニングはもうすぐ対応予定です。

• CPU: Unsloth は GPU がなくても引き続き動作しますが、チャット + データレシピ向けです。

• トレーニング: 対応 NVIDIA: RTX 30、40、50、Blackwell、DGX Spark/Station など + Intel GPU

• 近日対応: 対応サポート Apple MLX と AMD.

インストール手順

インストール手順はすべてのデバイスで同じであることを覚えておいてください:

1

Unsloth をインストール

MacOS、Linux、WSL:

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

Windows PowerShell:

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

最初のインストールは、事前コンパイル済みの llama.cpp バイナリにより、6倍高速になり、サイズも 50% 削減されます。

WSL ユーザー: 以下の sudo ビルド依存関係をインストールするためのパスワードを求められます（cmake, git, libcurl4-openssl-dev).

2

Unsloth Studio を起動

unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

その後、 http://localhost:8888 をブラウザで開いてください。

3

初期設定

初回起動時には、アカウントを保護するためのパスワードを作成し、後で再度サインインする必要があります。その後、モデル、データセット、基本設定を選ぶ簡単な初期設定ウィザードが表示されます。いつでもスキップできます。

4

トレーニングと実行を開始

起動後すぐにファインチューニングとデータセット作成を開始できます。Unsloth Studio の使い始め方については、ステップごとのガイドをご覧ください:

Get Started

Unsloth Studio を更新:

更新するには同じインストールコマンドを使用してください。

MacOS、Linux、WSL:

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

Windows PowerShell:

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

または次を使用します（現在は Windows では動作しません）:

unsloth studio update 

システム要件

Windows

Unsloth Studio は WSL なしで Windows 上で直接動作します。モデルをトレーニングするには、システムが以下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-bit）

• ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU

• App Installer （含む winget): こちら

• Git: winget install --id Git.Git -e --source winget

• Python: バージョン 3.11 以上、3.14 未満

• 以下のような Python 環境内で作業してください: uv, venv、または conda/mamba

MacOS

Unsloth Studio は Mac デバイスで以下に対応します チャット GGUF モデル向けと データレシピ (エクスポート （まもなく対応予定）。 MLX トレーニングはまもなく対応予定です！

• macOS 12 Monterey 以降（Intel または Apple Silicon）

• Homebrew をインストール: こちら

• Git: brew install git

• cmake: brew install cmake

• openssl: brew install openssl

• Python: バージョン 3.11 以上、3.14 未満

• 以下のような Python 環境内で作業してください: uv, venv、または conda/mamba

Linux & WSL

• Ubuntu 20.04 以上または同等のディストリビューション（64-bit）

• ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU

• 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

• 以下のような Python 環境内で作業してください: uv, venv、または conda/mamba

Docker

現在、Docker イメージは Studio で動作します！Mac 対応に取り組んでいます。

• 最新の Unsloth コンテナイメージを取得: docker pull unsloth/unsloth

• 次のようにコンテナを実行:

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

詳細については、 こちらを参照.

• 以下で Studio インスタンスにアクセス: http://localhost:8000 または外部 IP アドレス http://external_ip_address:8000/

CPU のみ

Unsloth Studio は以下の CPU デバイスをサポートします チャット GGUF モデル向けと データレシピ (エクスポート （まもなく対応予定）

• Linux の場合は上記と同じです（NVIDIA GPU ドライバーを除く）および MacOS。

開発者向けインストール（上級者向け）

macOS、Linux、WSL の開発者向けインストール:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv unsloth_studio --python 3.13
source unsloth_studio/bin/activate
uv pip install unsloth --torch-backend=auto
unsloth studio setup
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

Windows PowerShell の開発者向けインストール:

winget install -e --id Python.Python.3.13
winget install --id=astral-sh.uv  -e
uv venv unsloth_studio --python 3.13
.\unsloth_studio\Scripts\activate
uv pip install unsloth --torch-backend=auto
unsloth studio setup
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

Nightly - MacOS、Linux、WSL:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone --filter=blob:none https://github.com/unslothai/unsloth.git unsloth_studio
cd unsloth_studio
uv venv --python 3.13
source .venv/bin/activate
uv pip install -e . --torch-backend=auto
unsloth studio setup
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

その後、毎回起動するには:

cd unsloth_studio
source .venv/bin/activate
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

Nightly - Windows:

Windows PowerShell で実行:

winget install -e --id Python.Python.3.13
winget install --id=astral-sh.uv  -e
git clone --filter=blob:none https://github.com/unslothai/unsloth.git unsloth_studio
cd unsloth_studio
uv venv --python 3.13
.\.venv\Scripts\activate
uv pip install -e . --torch-backend=auto
unsloth studio setup
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

その後、毎回起動するには:

cd unsloth_studio
.\.venv\Scripts\activate
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888

アンインストール

通常は以下にあるインストールフォルダを削除することで Unsloth Studio をアンインストールできます $HOME/.unsloth/studio Mac/Linux/WSL では、 %USERPROFILE%\.unsloth\studio Windows では。あるいは次を実行:

• MacOS、WSL、Linux: rm -rf ~/.unsloth/studio

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

• オプション: 削除 $HOME\.unsloth Windows で、または ~/.unsloth MacOS/Linux/WSL で、すべての Unsloth ファイルを削除したい場合

注意: rm -rf コマンドを使用すると すべて削除されます。履歴、キャッシュ、チャットなども含みます。

モデルファイルの削除

モデル検索のゴミ箱アイコンから古いモデルファイルを削除するか、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できます。デフォルトでは、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、代わりにその場所を使用してください。Linux と WSL では、 XDG_CACHE_HOME でもデフォルトのキャッシュルートを変更できます。

Google Colab ノートブック

私たちは 無料の Google Colab ノートブック を作成したので、Colab の T4 GPU 上で Unsloth のすべての機能を試せます。最大 22B パラメータのほとんどのモデルを学習・実行でき、より大きなモデルでは大きい 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。

Google Colabcolab.research.google.com

インストールが完了したら、 Start Unsloth Studio までスクロールして Open Unsloth Studio を左側に表示されている白いボックスでクリックしてください:

さらに下へスクロールすると、実際の UI が表示されます。

現在、llama.cpp のバイナリを事前コンパイルしており、インストール速度が大幅に向上しています。

ときどき Studio のリンクがエラーを返すことがあります。これは、広告ブロッカーを使っているか、Mozilla を使っている、または Google Colab が Colab ページに留まることを期待しているために起こります。非アクティブが検出されると、GPU セッションが終了することがあります。それでも、少し下へスクロールすれば

トラブルシューティング

問題	修正
Python バージョンのエラー	sudo apt install python3.12 python3.12-venv バージョン 3.11 以上、3.14 未満
nvidia-smi が見つからない	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
nvcc が見つからない （CUDA）	sudo apt install nvidia-cuda-toolkit または追加 /usr/local/cuda/bin を PATH に
llama-server のビルドに失敗	致命的ではありません。Studio は引き続き動作しますが、GGUF 推論は利用できません。 cmake をインストールしてセットアップを再実行すると修正できます。
cmake が見つからない	sudo apt install cmake
git が見つからない	sudo apt install git
ビルドに失敗	削除 ~/.unsloth/llama.cpp してセットアップを再実行