Unsloth Studio：VRAM70%削減のオープンソース・ノーコードLLMファインチューニングUI

Unsloth AIが3月17日にUnsloth Studioをリリースした。LLMのトレーニング、実行、エクスポートをローカルで行えるオープンソースのノーコードWeb UIで、Mac、Windows、Linuxで100%オフラインで動作する。

Studioは500以上のモデルを精度損失なしで2倍高速、VRAM70%削減でトレーニングでき、テキスト、ビジョン、TTS音声、エンベディングモデルをサポート。GGUFおよびsafetensorモデルをローカルで実行でき、Data Recipes機能も搭載。NvidiaのDataDesignerを使用して非構造化ドキュメント（PDF、CSV、DOCX）を構造化トレーニングデータセットに変換するビジュアルノードベースのワークフローである。

プラットフォームには自己修復型のツール呼び出し、ウェブ検索、コード実行機能が含まれており、LLMがサンドボックス内でコードを実行して計算、データ分析、コードテスト、回答検証を行える。これにより、ツール使用能力が必要なエージェントモデルの構築とファインチューニングが実用的になる。

Unsloth StudioはHacker Newsでトレンド入り（144ポイント）し、Nvidia GTC 2026で展示された。コーディング、検索、エンタープライズワークフロー向けのカスタムエージェントモデルを構築する人にとって、Studioはインフラの障壁を完全に取り除く。

GitHub: https://github.com/unslothai/unsloth
ウェブサイト: https://unsloth.ai