AIしるべ
Unsloth DesktopでローカルAIモデルを実行・学習するための公式サイトカバー

Unsloth Desktop

Unsloth Desktopは、LLMや画像・動画モデルをローカルで実行・学習・書き出しできる、Windows/macOS/Linux対応のオープンソースAI環境です。

ツール紹介

Unsloth Desktopとは

Unsloth Desktopは、AIモデルの取得、ローカル実行、学習、書き出しを一つのデスクトップアプリで扱うためのオープンソース環境です。Windows、macOS、Linux向けに提供され、チャットだけでなく、LLMのファインチューニング、画像・動画生成、RAG、MCP、API公開までを同じ画面から進められます。

2026年8月11日に公開されたDesktop版はベータです。Unslothの従来のコード中心の環境やStudioに対して、導入と日常操作の入口をデスクトップアプリへまとめた位置づけです。

主な機能
  • ローカルモデルの実行:Muse Glimmer 30B、Kimi K3、Qwen3.8、Gemma 4など、対応モデルをPC上で管理・実行できます。
  • ノーコード学習:対応するLLM、画像・動画拡散モデル、音声・埋め込みモデルを画面から学習できます。
  • RAG・Web検索・MCP:ローカルファイルを使った検索、Deep Research、外部ツール接続を組み合わせられます。
  • コード実行とツール呼び出し:PythonやBashを隔離環境で実行し、不正な形式のツール呼び出しを修復する仕組みがあります。
  • OpenAI互換API:ローカルモデルを既存のエージェントやアプリから呼び出せます。OpenAIやAnthropicのクラウドモデルも接続できます。
  • 学習済みモデルの書き出し:GGUF、NVFP4などの対応形式へエクスポートできます。
  • 幅広いハードウェア:CPU、NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、複数GPU構成を対象としています。ただし利用できる学習・推論機能はモデルとバックエンドで異なります。
どんな人に向くか
  • コマンドだけに頼らずローカルAIを試したい人
  • 社内データを使ったRAGやファインチューニングを手元で検証したい開発者
  • Claude Code、OpenAI Codex、OpenCodeからローカルモデルを使いたい人
  • 学習したモデルをllama.cppや別の推論環境で利用できる形式へ変換したい人
利用前に確認したい点

Desktop版はベータのため、業務導入前に対象OS、GPU、モデルごとの対応状況と更新履歴を確認してください。「ローカル」と表示される処理でも、クラウドモデル、Web検索、MCP、Cloudflare経由のリモート公開を有効にすれば外部通信が発生します。

また、Unsloth本体がオープンソースでも、ダウンロードするモデルやデータセットのライセンスは別です。商用利用、再配布、学習データの条件をモデルごとに確認してください。

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