unslothai/unsloth

大規模言語モデルやMLX、拡散モデルを訓練・実行するデスクトップ・ウェブUIアプリです。

優良食堂ギット飯が実際に動かして検証し、選んだリポジトリです解説ページへ →
完成アプリ自由に使える · Apache-2.0AI メディア生成Python難易度
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デモ・公式サイトをひらくunsloth.ai

中辛 の解説

Unsloth は Qwen・DeepSeek・Gemma・Llama などの大規模言語モデルを PC やサーバーで訓練・実行・展開するツールです。デスクトップアプリ版・ウェブUI 版(Studio)・Python ライブラリ版の 3 つが利用できます。訓練時はメモリ効率化により 2 倍の速度向上と 70% のメモリ削減を実現します。LoRA・QLoRA・全訓練・強化学習・GRPO・DPO・FP8 などの手法に対応し、GGUF・NVFP4・FP8 形式でエクスポートできます。Web 検索・RAG・画像・動画生成や、ローカルモデルの LAN・リモート提供も可能です。

こんなリポジトリです

こんなときに便利です

  • 研究者が複数の LLM(Qwen・DeepSeek・Gemma)を PC で訓練・比較する
  • エンジニアがローカルモデルを Claude Code などのエージェントに接続して、プライベートな環境でコード支援を実行する
  • データサイエンティストが社内ファイル(PDF・CSV・DOCX)からデータセットを構築し、社有データで LLM をファインチューニングして社内配布する

主な機能

訓練時にメモリ 70% 削減・速度 2 倍の最適化(LoRA・QLoRA・全訓練対応)デスクトップ・ウェブ UI・Python コードの 3 つの実行形式マルチ GPU・NVIDIA・AMD・Intel・Vulkan バックエンド対応、Windows・macOS・Linux で動作

ほかとの違い

3 つの実行形式(デスクトップアプリ・ウェブ UI・Python ライブラリ)と複数 GPU・複数ハードウェアバックエンド対応により、個人開発からエンタープライズ環境まで幅広く対応します。

このリポジトリの作り方

はじめてですか? むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。

準備するもの

  • Windows・macOS・Linux のいずれかの OS
  • GPU(推奨):NVIDIA・AMD・Intel 対応、GPU なしでも利用可能

すぐに始める

  1. OS に応じたインストーラーをダウンロードします。
# macOS・Linux・WSL の場合
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Windows の場合
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
  1. インストール後、Unsloth Studio ウェブUI を起動します。
unsloth studio
  1. グローバル HTTPS アクセス(任意)を有効にします。
unsloth studio --secure
  1. Docker で実行する場合(Linux・WSL)、GPU サポートをセットアップ後に実行します。
docker run -d --name unsloth --gpus all --ipc=host \
  -p 8000:8000 -p 8888:8888 \
  -v "$PWD":/workspace/host \
  -v "$HOME/.cache/huggingface":/workspace/.cache/huggingface \
  -v unsloth-studio:/opt/unsloth-studio \
  unsloth/unsloth && docker logs -f unsloth
  1. Python ライブラリ版をインストールする場合、uv で環境を構築します。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv unsloth_env --python 3.13
source unsloth_env/bin/activate
uv pip install unsloth --torch-backend=auto
  1. ローカルモデルを Claude Code に接続します。
unsloth start claude --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-Q4_K_XL

ギット飯トライで味見

入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。

ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。

npx gitbap-try unslothai/unsloth

Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは? →

これを仕事に活かす

味見がすんだら次は応用です — 仕事やビジネスに活かす方法をまとめました。

レシピ — AI にこのまま頼んでみてください

レシピを読み込んでいます…

スター推移 · 7日

77,578+386 / 7日

確認日時

使いやすさ · まねしやすいか

まねしやすいサンプル評点 52/100
  • ゆるいライセンス
  • テストあり
  • サンプル集
  • 最近の更新
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • テンプレート

最近の更新あり · 2023 年に作成

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/unslothai/unsloth.svg)](https://www.gitbap.com/r/unslothai/unsloth)
Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方

ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。

方法 ① コネクタ URL

Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。

https://www.gitbap.com/api/mcp
方法 ② プラグイン(試用まで)

プラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
つなぎ方をくわしく →

AI が README をもとに要約しました · 原文を見る