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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、別配布の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。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。

### 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)です。ご使用のOS向け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)

このページの残りの部分では **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 & WSL</a><a href="/docs/jp/xin-zhe/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">開発者向けインストール</a>

* **Mac:** CPU と同様 - [チャット](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#using-unsloth-studio-chat) + [データレシピ](/docs/jp/xin-zhe/studio/data-recipe.md) は今のところ動作します。 **MLX** トレーニングも動作するようになりました！
* **CPU: Unsloth は GPU なしでも引き続き動作します**、ただし Chat + Data Recipes 向けです。
* **トレーニング:** 対応 **NVIDIA**, **Intel**, **AMD** GPU と Mac デバイス

### クイックスタート

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

#### ステップ 1: Unsloth のセットアップ

を起動し、 `ターミナル` Mac から、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
```

下のように、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** と入力し、 `Enter` を押して、今すぐ Unsloth の起動を許可するかどうかを聞かれたら答えてください。これにより、ローカルの **8888** ポート上で Unsloth が起動します。

<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、いつでも次のコマンドで Unsloth アプリを起動できます `unsloth studio -p 8888` 。PC/コンピュータの外部にいるクライアントから Unsloth インスタンスへアクセス可能にしたい場合は、 `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドでローカルモデルに接続できます。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth の起動

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した場合は、新しいパスワードの作成を求められます。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 で安全に Unsloth を起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS 経由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
```

すぐにモデルのトレーニングと実行を開始できます。始め方の詳細な手順ガイドは以下で確認できます:

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

{% tab title="Windows" %}

#### ステップ 1: Unsloth のセットアップ

スタートメニューを開き、 `PowerShell`を検索して起動します。以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開始されます。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を尋ねま&#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>

以下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" %}
PC/コンピュータの外部にいるクライアントからインスタンスへアクセス可能にしたい場合は。\
追加してください `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドでローカルモデルに接続できます。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth の起動

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、新しいパスワードを作成して Chat ページへ進みます。 **Unsloth Studio** がインストールされ、使用準備が整いました。

下に示すように、Unsloth アプリが 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 で安全に Unsloth を起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS 経由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
```

すぐにモデルのトレーニングと実行を開始できます。始め方の詳細な手順ガイドは以下で確認できます:

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

{% tab title="Linux, WSL" %}

#### ステップ 1: Unsloth のセットアップ

{% 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から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、インストール済みディストリビューション名（例: `Ubuntu`）を入力して、それを開きます。

{% hint style="warning" %}
で **WSL**、 **NVIDIA ドライバー** がインストールされていることを確認し、 **Windows** （WSL の中ではなく）また、 **CUDA toolkit** が WSL ディストリビューション内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ます:

```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し、
2. コマンドを貼り付けて `Ctrl + Shift + V`
3. を押してください `Enter`

下のように、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** と入力し、 `Enter` を押して、今すぐ Unsloth の起動を許可するかどうかを聞かれたら答えてください。これにより、ローカルの **8888** ポート上で Unsloth が起動します。

<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、いつでも次のコマンドで Unsloth アプリを起動できます `unsloth studio -p 8888` 。PC/コンピュータの外部にいるクライアントから Unsloth インスタンスへアクセス可能にしたい場合は、 `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドでローカルモデルに接続できます。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth の起動

お好みのブラウザを開き、 `http://127.0.0.1:8888` を URL 欄に入力してください。Unsloth を初めてインストールした場合は、 `http://127.0.0.1:8888/change-password` ページへ移動します。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 で安全に Unsloth を起動します。** Unsloth は現在、無料の Cloudflare トンネルを通じて HTTPS 経由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
```

すぐにモデルのトレーニングと実行を開始できます。始め方の詳細な手順ガイドは以下で確認できます:

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

### Unsloth Studio を更新

Unsloth Studio を更新するには、インストール時と同じコマンドを使用します:

**macOS, WSL, Linux:**

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

**Windows（PowerShell）：**

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

## システム要件

### <i class="fa-windows">:windows:</i> Window**s**

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-bit）
* ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU
* **App Installer** （ `winget`): [こちら](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 環境内で作業してください **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) およびトレーニングとすべての機能に対応しています。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 環境内で作業してください **uv**, **venv**、または **conda/mamba**

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

* Ubuntu 20.04 以降、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 toolkit（12.4 以上推奨、blackwell には 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 環境内で作業してください **uv**, **venv**、または **conda/mamba**

### <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 互換性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ます: `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](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 CPU デバイスで [チャット](#run-models-locally) GGUF モデル用と [データレシピ](/docs/jp/xin-zhe/studio/data-recipe.md) ([エクスポート](/docs/jp/xin-zhe/studio/export.md) （もうすぐ対応）

* Linux 向けに上で述べたものと同じです（NVIDIA GPU ドライバーを除く）、および MacOS。

## 開発者 / ナイトリー版のインストール（詳細設定）

### **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
```

隔離された場所（独自の仮想 env、 `auth/`, `studio.db`、キャッシュ、llama.cpp のビルド）にインストールするには、 `UNSLOTH_STUDIO_HOME` を設定し、起動時に再度渡します:

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

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
```

隔離された場所（独自の仮想 env、 `auth/`, `studio.db`、キャッシュ、llama.cpp のビルド）にインストールするには、 `UNSLOTH_STUDIO_HOME` を設定し、起動時に再度渡します:

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

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 生のポート**

デフォルトでは `unsloth studio` にバインドされます `127.0.0.1` （このマシンのみ）。別のデバイスからアクセスするには、次のいずれかを選択してください:

* `--secure` （推奨）: **のみ** を無料の 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。トンネルが立ち上がらない場合は起動に失敗し（開始されず）、生のポートが公開されることはありません。

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

* `-H 0.0.0.0`: すべてのネットワークインターフェースで生のポートにバインドし、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（ウェブ検索、Python、ターミナルでのコード実行）はあなたのユーザーとして実行され、既定で有効です。API キーを使ってサーバーに到達できる人は、このマシン上でコードを実行できるため、API キーは秘密にし、 `--disable-tools` を Unsloth を公開するときに付けてください。

### 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、変数をパイプの後に置いてシェルが `sh`へ渡すようにします。Windows では `$env:` を使って設定してから `iex`.

PyTorch をスキップ（GGUF 専用モード）:

```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 のバージョンを固定:

```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
```

次でカスタムの場所にインストール `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 Unsloth のネイティブ CPU スレッドプールを制限します: `UNSLOTH_CPU_THREADS=8 unsloth 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、OS に対応するアンインストールスクリプトを使用することです。これにより、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、およびプラットフォーム固有の項目（macOS `.app` のバンドル + Mac の Launch Services、スタートメニュー、 `HKCU\Software\Unsloth` レジストリキーとユーザー `PATH` エントリ（Windows）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、後で再インストールするためにランチャー/ショートカットを残しておきたい場合は、代わりに `rm -rf ~/.unsloth/studio` （Mac/Linux/WSL）または `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio"` （Windows）を実行できます。以下のモデルキャッシュ `~/.cache/huggingface` はどれからも変更されません。

#### 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は：

**1. アプリのみ削除** （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残ります）：

* **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関連のすべてを削除：**

* **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、モデルのチェックポイント、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 → バージョン情報 → 詳細設定システム設定 → 環境変数 を開き、 `Path` をユーザー変数の下で見つけ、 `.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。その容量を解放したい場合は、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、モデル検索のゴミ箱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することで消せます。デフォルトでは、Hugging Face は `~/.cache/huggingface/hub/` を macOS/Linux/WSL 上で使用し、 `C:\Users\<username>\.cache\huggingface\hub\` を Windows 上で使用します。

* **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、その場所を使用してください。Linux と WSL では、 `XDG_CACHE_HOME` で既定のキャッシュルートを変更することもできます。

### 古い / 既存の GGUF モデルの使用

{% columns %}
{% column %}
**4月1日の更新:** Unsloth が検出する既存フォルダを選択できるようになりました。

**3月27日の更新:** 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です。
{% 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 ിലൂടെ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 でモデルまたは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、ローカル推論を **llama.cpp** Unsloth Chat で直接実行できます。Unsloth Studio は llama.cpp と Hugging Face によって支えられています。

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

私たちは [無料の Google Colab ノートブックを作成しました](https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb) ので、Colab の T4 GPU で Unsloth のすべての機能を試せます。22B パラメータまでのほとんどのモデルをトレーニングおよび実行でき、より大きいモデルにはより大きな 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、 **Start Unsloth Studio** までスクロールし、 **Open Unsloth Studio** を左側に表示されている白いボックス内でクリックします:

**さらに下へスクロールすると、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>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
場合によっては 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、広告ブロッカーまたは Mozilla を使用しているためです。ボタンの下までスクロールすれば、UI に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期待されています。非アクティブと検出されると、GPU セッションが終了することがあります。
{% 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</th></tr></thead><tbody><tr><td>Python バージョンエラー</td><td><code>sudo apt install python3.12 python3.12-venv</code> バージョン 3.11 以上、3.14 未満</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</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 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/install.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`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.