# Unsloth Studioのインストール

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

<a href="/pages/8454803abb981b29f6c46027668d1416d8da0199#windows" class="button secondary" data-icon="windows">Windows</a><a href="/pages/8454803abb981b29f6c46027668d1416d8da0199#macos" class="button secondary" data-icon="apple">MacOS</a><a href="/pages/8454803abb981b29f6c46027668d1416d8da0199#linux-wsl" class="button secondary" data-icon="linux">Linux & WSL</a><a href="/pages/8454803abb981b29f6c46027668d1416d8da0199#docker" class="button secondary" data-icon="docker">Docker</a><a href="/pages/8454803abb981b29f6c46027668d1416d8da0199#developer-installation-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) 現在は動作します。 **MLX** トレーニングはもうすぐ対応予定です。
* **CPU: Unsloth は GPU なしでも引き続き動作します**、ただしチャット + データレシピ用です。
* **トレーニング:** 対応環境 **NVIDIA**: RTX 30、40、50、Blackwell、DGX Spark/Station など + **Intel** GPU
* **近日対応:** サポート **Apple MLX** と **AMD**.

### クイックスタート

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

#### ステップ 1: Unsloth をセットアップする

Mac から `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
```

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下図のように開始します。 **Y** を入力し、 `Enter` を押して、Studio を今すぐ起動してよいか尋ねられたら許可してください。これにより、ローカルの **8888** ポートで Unsloth が起動します。

<figure><img src="/files/911b9883060def0d092c143792f31dd9552de2ac" 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` コマンドに追加してください。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動する

お好みのブラウザーを開き、 `http://127.0.0.1:8888` URL にアクセスしてください。Unsloth のインストールが初めての場合は、新しいパスワードの作成を求められます。その後、Unsloth アプリが下図のようにチャットページで開きます。

<figure><img src="/files/9ebfe48aae2d3daf4ed6a902f26b865c3279ad37" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。下のより詳細なステップバイステップガイドも参照できます:

{% 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 をセットアップする

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＆ペーストしてください:

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

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

<figure><img src="/files/911b9883060def0d092c143792f31dd9552de2ac" 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" %}
PC/コンピューター外のクライアントからインスタンスにアクセスできるようにしたい場合は、\
追加してください `-H 0.0.0.0` を `unsloth studio` コマンドに追加してください。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動する

ブラウザーで `http://127.0.0.1:8888` を開きます。初回起動時は、チャットページに進むために新しいパスワードを作成してください。 **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 アプリは下図のようにチャットページで開くはずです。

<figure><img src="/files/22712a19788622c5a19fe86f6e5269b13c1d20d7" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。下のより詳細なステップバイステップガイドも参照できます:

{% 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 をセットアップする

{% tabs %}
{% tab title="Linux" %}
ターミナルアプリケーションを開いてください。 `Ctrl + Alt + T`を押すか、システムのアプリケーションメニューで `Terminal` を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`）を入力してから開いてください。

{% hint style="warning" %}
On **WSL**、 **NVIDIA ドライバー** が **Windows** （WSL の内側ではなく）にインストールされていること、そして **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てください:

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

その後:

1. ターミナルウィンドウ内をクリックする
2. コマンドを貼り付ける `Ctrl + Shift + V`
3. を押す `Enter`

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下図のように開始します。 **Y** を入力し、 `Enter` Studio を今すぐ起動してよいか尋ねられたら許可してください。これにより、ローカルの **8888** ポートで Unsloth が起動します。

<figure><img src="/files/f1400537616728bd8126c7e63eb295b63c379bb4" 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` コマンドに追加してください。
{% endhint %}

#### ステップ 2: Unsloth を起動する

お好みのブラウザーを開き、URL 欄に `http://127.0.0.1:8888` と入力してください。Unsloth のインストールが初めての場合は、次のページに移動します `http://127.0.0.1:8888/change-password` 下図のようなページ:

<figure><img src="/files/5be7770cda2a4252dfa95be73a86bcb02782d645" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

新しいパスワードを `New Password` 欄に入力し、同じパスワードを `Confirm Password` に再入力してから、 **Change password** ボタンをクリックしま&#x3059;**.**

<figure><img src="/files/9081007c75baa561dcc425f48a2ef219e81a261d" alt="" width="158"><figcaption></figcaption></figure>

Unsloth アプリは下図のようにチャットページで開くはずです。 **Unsloth Studio** がインストールされ、使用できる状態になりました。

<figure><img src="/files/f9af34f5a914a9a1d7dad366a4e65e8574f831ab" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

すぐにモデルの学習と実行を開始できます。下のより詳細なステップバイステップガイドも参照できます:

{% 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、次を使用してください:

{% code overflow="wrap" %}

```bash
unsloth studio update 
```

{% endcode %}

それでも動作しない場合は、以下を使用できます:

#### **MacOS、Linux、WSL:**

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

#### **Windows PowerShell:**

```bash
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。モデルを学習するには、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 ビット）
* ドライバーがインストールされた NVIDIA GPU
* **App Installer** （ `winget`): [が含まれます](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) GGUF モデル用として動作し [データレシピ](/docs/jp/xin-zhe/studio/data-recipe.md) ([Export](/docs/jp/xin-zhe/studio/export.md) はもうすぐ対応予定です）。 **MLX トレーニングも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: [が含まれます](https://brew.sh/)
* Git: `brew install git`&#x20;
* cmake: `brew install cmake`&#x20;
* openssl: `brew install openssl`
* 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-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 ビット）
* 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 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 イメージが Studio 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: `docker pull unsloth/unsloth`
* 次のコマンドでコンテナを実行:

```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).

* Studio インスタンスには次からアクセスできます `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 モデル用として動作し [データレシピ](/docs/jp/xin-zhe/studio/data-recipe.md) ([Export](/docs/jp/xin-zhe/studio/export.md) 対応予定です）

* Linux の上記と同じです（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（詳細）

### **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 -H 0.0.0.0 -p 8888
```

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

```powershell
winget install -e --id Python.Python.3.13 --source winget
winget install --id=astral-sh.uv  -e --source winget
winget install --id Git.Git -e --source winget
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\install.ps1 --local
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

### **Nightly インストール**

#### **Nightly - MacOS、Linux、WSL:**

```bash
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
git checkout nightly
./install.sh --local
```

その後、起動するたびに:

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

#### **Nightly - Windows:**

Windows PowerShell で実行:

```bash
winget install -e --id Python.Python.3.13 --source winget
winget install --id=astral-sh.uv  -e --source winget
winget install --id Git.Git -e --source winget
git clone https://github.com/unslothai/unsloth
cd unsloth
git checkout nightly
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
.\install.ps1 --local
```

その後、起動するたびに:

<pre class="language-bash"><code class="lang-bash"><strong>unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
</strong></code></pre>

### アンインストール

Unsloth Studio をアンインストールするには、次の 4 つの手順に従ってください:

#### **1. アプリケーションを削除する**

* MacOS、WSL、Linux: `rm -rf ~/.unsloth/studio/unsloth_studio`
* Windows（PowerShell）: `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth\studio\unsloth_studio"`&#x20;

これによりアプリケーションは削除されますが、モデルのチェックポイント、エクスポート、履歴、キャッシュ、チャットはそのまま保持されます。

#### **2. ショートカットとシンボリックリンクを削除する**

**macOS:**

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

**Linux:**

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

**WSL / Windows（PowerShell）:**

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

#### **3. CLI コマンドを削除する**

**macOS、Linux、WSL:**

```bash
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` をユーザー変数の下で見つけ、 `.unsloth\studio\...\Scripts`.

#### **4. すべて削除する（任意）**

履歴、キャッシュ、チャット、モデルのチェックポイント、モデルのエクスポートも削除するには、Unsloth フォルダー全体を削除してください:

* MacOS、WSL、Linux: `rm -rf ~/.unsloth`
* Windows（PowerShell）: `Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.unsloth"`&#x20;

ダウンロードした HF モデルファイルは Hugging Face のキャッシュに別途保存されることに注意してください。上記の手順ではいずれも削除されません。ディスク容量を回収したい場合は、以下の **モデルファイルの削除** を参照してください。

{% hint style="warning" %}
注意: `rm -rf` コマンドを使うと **すべて削除されます**。履歴、キャッシュ、チャットなども含まれます。
{% 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ーを削除して削除できます。デフォルトでは、Hugging Face は `~/.cache/huggingface/hub/` を macOS/Linux/WSL で、 `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、その場所を使用してください。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。

### 既存の / 古い GGUF モデルの使用

{% columns %}
{% column %}
**4 月 1 日の更新:** Unsloth に検出させるための既存フォルダー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。
{% endcolumn %}

{% column %}

<figure><img src="/files/08e445b8964d5f915626a551f5f8782386c7aa92" 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 がアクセスできる別のパス）へ移動またはコピーする必要があります。

Studio でモデルまたはアダプターのファインチューニング後、GGUF にエクスポートして **llama.cpp** を Studio チャット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 により支えられています。

### <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](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。22B パラメータまでのほとんどのモデルを学習・実行でき、より大きなモデルのためにより大きい GPU に切り替えることもできます。'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、左側に表示される白いボックス内の **Open Unsloth Studio** を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。**
{% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/c2e6c03ca0fd0fbcba8cd4e7a6ef00160dfef1ea" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% hint style="warning" %}
Studio 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、広告ブロッカーや 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 には引き続きアクセスできます。

Google Colab は Colab ページに留まることも前提にしています。非アクティブだと検出すると、GPU セッションを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</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 が見つからない</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 が見つからない</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</td><td>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。修正するには <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 が見つからない</code></td><td><code>sudo apt install cmake</code></td></tr><tr><td><code>git が見つからない</code></td><td><code>sudo apt install git</code></td></tr><tr><td>ビルドに失敗</td><td>削除 <code>~/.unsloth/llama.cpp</code> してセットアップを再実行</td></tr></tbody></table>


---

# Agent Instructions: 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:

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/xin-zhe/studio/install.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
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.