unsloth
SHA-256Unsloth は無料・オープンソースのローカル AI デスクトップアプリで、大規模言語モデルと拡散モデルの実行とトレーニングが可能です。ファインチューニング速度が 2 倍向上し、VRAM 使用量が 70% 削減されます。
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v0.1.701-beta · 44.4 MB
ローカルでモデルの実行とトレーニングができる万能AIデスクトップアプリ。高速でVRAMも節約できます。
主な機能
- LLM、拡散モデル、音声、埋め込みなど、多種多様なモデルの実行とトレーニングをサポート
- トレーニング速度は従来手法の2倍、VRAM使用量を70%削減
- LoRA、QLoRA、フルファインチューニング、強化学習(RL、GRPO、DPO)をサポート
- Claude Code、CodexなどのAgentツールに接続可能、プライベート検索とRAGをサポート
- CPU、NVIDIA、AMD、Intel、macOS、およびマルチGPU環境をサポート
できないこと
- •訓練速度は速いですが、大規模な訓練には十分なメモリとVRAMが必要です。公式のハードウェア要件を先に確認することをお勧めします。
- •初回インストールではモデルファイルのダウンロードが必要な場合があり、ネットワークの安定性を確保してください。
- •VulkanバックエンドはGGUF推論のみをサポートしており、訓練には引き続きPyTorchまたはMLXバックエンドが必要です。
使用例
- ローカルでオープンソースモデル(Qwen、DeepSeek、Llamaなど)を特定のタスク向けに迅速にファインチューニングする
- オフラインで大規模モデルを実行し、開発ツールに統合することで、コードアシスタントやプライベート知識ベースなどのシナリオを実現する
詳細説明
Unsloth は、AI モデルをローカルで実行・トレーニングできる最初のデスクトップアプリです。Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3、Gemma 4、DeepSeek-V4、FLUX など、さまざまなモデルをサポートしています。推論のみに特化したほとんどのローカルモデルツールとは異なり、Unsloth には完全なトレーニング機能が組み込まれています。LLM、拡散モデル、TTS、埋め込みモデルのファインチューニング速度は従来の方法の 2 倍で、VRAM 使用量は 70% 削減されます。また、LoRA、QLoRA、強化学習(RL、GRPO、DPO)、FP8 精度にも対応しています。アプリには Agents とツール統合(Claude Code、Codex、MCP など)が組み込まれており、プライベート検索、RAG、画像/動画拡散モデル、音声処理をサポートしています。ハードウェア面では、CPU、NVIDIA、AMD、Intel、macOS、マルチ GPU 環境をサポートし、Cloudflare を通じて安全なリモートアクセスが可能です。さらに、GGUF、NVFP4、FP8 などの形式へのエクスポートに対応し、OpenAI 互換 API を提供するため、デプロイが容易です。
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ソフトウェアをインストール
ディストリビューションに合ったパッケージをインストール(dpkg / rpm / AppImage)
お使いのOS(Windows/macOS/Linux)に適したインストールパッケージをダウンロードします
インストールパッケージをダブルクリックし、インストールウィザードに従ってインストールを完了します
Unslothデスクトップアプリを起動し、モデルを選択またはダウンロードするとすぐに使用を開始できます
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SHA-256 チェックサム確認済み
GitHub 公式 Release ページから抽出されたチェックサム
SHA256 チェックサム
3f9fe4489d724d746909e082693a067f6b7e7803d99c5c95efe1ff604edf88e5このチェックサムは GitHub Release ページから抽出されたものです。ダウンロード後にファイルの整合性を確認してください。
本プラットフォーム上のすべての SHA-256 チェックサムは、プロジェクトの公式 GitHub Release ページから抽出されたもので、一切の改変はありません。GitHub Releases ページで独自に検証できます。
オープンソースの透明性
GitHub ソースを見るアンインストール情報
Windows では「設定 > アプリ」からアンインストールします。macOS ではアプリをゴミ箱にドラッグします。Linux ではインストール時に使用したパッケージマネージャーでアンインストールします(例: apt remove unsloth)。
追加の依存関係なし
ダウンロード後すぐに使用可能。追加のランタイムは不要です。