Unsloth Studio/Desktop、マルチユーザーアカウントとAMD ROCm Dockerイメージを追加

UnslothはStudioおよびDesktopの新リリースを提供し、Settings > Accountsから作成するマルチユーザーアカウント、NVIDIAとAMDに対応した更新版Dockerイメージ、INT8/FP8画像拡散推論の2倍高速化(2x faster)、ARM64 WindowsのCUDA対応を加えました。Unslothは、AIモデルの実行と学習のためのツール群で、デスクトップアプリ、ウェブ画面、コードから利用できます。

マルチユーザーアカウント

アカウントはSettings > Accountsから作成し、ワンタイムセットアップコードと個別パスワードを使用します。チャット、プロジェクト、認証情報、トレーニングデータはアカウントごとに分離されます。設定が一致する場合は、読み込み済みモデルをアカウント間で共有できます。既存の単一アカウントの動作は変更されません。

更新版Dockerイメージ

UnslothはメインのCUDAイメージとStudioのセットアップを更新し、バンドルされていたキャッシュを削除し、GPUホスト上でのトレーニングパッチを復元しました。Studioのデータはアプリケーションコードに固定されないボリューム上に永続化されます。更新、生成パスワード、設定可能なポート、パッケージの保持も改善されています。対応するLinuxホスト向けには、CUDAイメージに加えてAMD ROCmイメージが追加されました。Dockerインストールでは、ローカルのLM Studio、Ollama、Hermesのモデルを検出できます。

主な仕様と数値

項目	内容
INT8/FP8画像拡散推論	2x faster
インストールスクリプトの依存ピン	unsloth>=2026.9.4
AMD GPU対応	RDNA1、RDNA2
ARM64 Windows	CUDA対応(トレーニングおよび推論)
GRPO	Qwen3.5対応、最新のTRLおよびvLLM対応
MLX	ビデオ入力、任意のMoEおよびデコード最適化
その他	Qwen3.5 fast_inference、Ascend NPUデバイス検出

インストールスクリプトのピンはinstall.shおよびinstall.ps1でunsloth>=2026.9.4に更新されました。ハードウェア面ではGGUFのメモリ見積もり、DGX Sparkの扱い、NVIDIA検出、NVLinkチェック、ユーザー選択によるGPU順序が改善され、Windowsでのネイティブ ARM64 デスクトップパッケージングが追加されています。

API・チャット・トレーニング

APIでは/v1/chat/completionsでビデオ入力が使えるようになり、インストール済みOllamaモデルにAPI経由でアクセスできます。Deep Researchは未完了レポートの保持、JSON出力の処理、証拠のない実行の報告を改善し、スキャンPDFのアップロードにはローカルOCRのフォールバックが加わりました。チャット側では、キューに入れたプロンプトの編集・並べ替え・ステアリング(ローカルモデルの読み込み中も可)、GGUFのreasoning budgets、チャット幅の設定、デスクトップのインターフェーススケーリングが追加されています。トレーニングではData Recipesのデータセットダウンロードが加わり、16bitファインチューンのエクスポート、LoRA保存、Push to Hubが修正されました。コア側の修正は正規化、RoPE、Q-GaLore、分散デバイス選択に及びます。

セキュリティとツール実行

Unslothは認証情報の保護とツール呼び出しの検証を強化し、サンドボックス外のファイルアクセスには承認リクエストを必要とするようにしました。対応するLinuxおよびmacOSホストでは、OSレベルのツールサンドボックスがプレビューとして追加されています。ネットワークアクセスは無制限のままで、OSによる分離が利用できない場合、自動モードは既存の保護策を維持します。