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**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、それらは次の場所に保存されます `C:\Users\{your_username}.cache\lm-studio\models` ***または*** `C:\Users{your_username}\lm-studio\models` これらはデフォルトでは llama.cpp から見えません。Unsloth Studio で読み込むには、.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 がアクセスできる別のパス）に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、それを GGUF にエクスポートし、 **llama.cpp** を使って Unsloth Chat 内で直接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。
### コンテキストとしてファイルを追加
Unsloth Chat は会話内でマルチモーダル入力を直接サポートします。ドキュメント、画像、または音声をプロンプトの追加コンテキストとして添付できます。
これにより、PDF、スクリーンショット、参照資料などの実世界の入力をモデルがどう扱うかを簡単にテストできます。ファイルはローカルで処理され、モデルのコンテキストとして含まれます。
### **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、または既定の Hugging Face キャッシュディレクトリから該当のキャッシュ済みモデルフォルダーを削除することで、古いモデルファイルを削除できます。デフォルトでは、Hugging Face は `~/.cache/huggingface/hub/` を macOS/Linux/WSL で使用し、 `C:\Users\\.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てください。Linux と WSL では、 `XDG_CACHE_HOME` も既定のキャッシュルートを変更できます。
### **Unsloth が GPU を検出または使用していない**
Docker でモデルが特に GPU を使っていない場合は、次を試してください:
最新イメージを手動で取得:
```bash
docker pull unsloth/unsloth:latest
```
* GPU アクセス付きでコンテナを起動:
* `docker run`: `--gpus all`
* Docker Compose: `capabilities: [gpu]`
* Linux では、NVIDIA Container Toolkit がインストールされていることを確認してください。
* Windows では:
* 確認してください `nvcc --version` が、以下に表示される CUDA バージョンと一致することを `nvidia-smi`
* 次を参照:
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.
