Ana içeriğe atla

​
LM Studio

LM Studio, açık ağırlıklı modelleri kendi donanımınızda çalıştırmak için kullanıcı dostu ama güçlü bir uygulamadır. llama.cpp (GGUF) veya MLX modellerini (Apple Silicon) çalıştırmanıza olanak tanır. GUI paketi ya da başsız daemon (llmster) olarak sunulur. Ürün ve kurulum belgeleri için lmstudio.ai adresine bakın.

​
Hızlı başlangıç

  1. LM Studio’yu (masaüstü) veya llmster’ı (başsız) kurun, ardından yerel sunucuyu başlatın:
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
  1. Sunucuyu başlatın
Masaüstü uygulamasını başlattığınızdan ya da daemon’u aşağıdaki komutu kullanarak çalıştırdığınızdan emin olun: 
lms daemon up

lms server start --port 1234
Uygulamayı kullanıyorsanız, sorunsuz bir deneyim için JIT’in etkin olduğundan emin olun. Daha fazla bilgi için LM Studio JIT and TTL guide belgesine bakın.
  1. OpenClaw, bir LM Studio token değeri gerektirir. LM_API_TOKEN değişkenini ayarlayın:
export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
LM Studio kimlik doğrulaması devre dışıysa, boş olmayan herhangi bir token değeri kullanın: 
export LM_API_TOKEN="placeholder-key"
LM Studio kimlik doğrulaması kurulum ayrıntıları için LM Studio Authentication belgesine bakın.
  1. Onboarding’i çalıştırın ve LM Studio seçeneğini seçin:
openclaw onboard
  1. Onboarding sırasında, LM Studio modelinizi seçmek için Default model istemini kullanın.
Bunu daha sonra da ayarlayabilir veya değiştirebilirsiniz: 
openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b
LM Studio model anahtarları author/model-name biçimini izler (ör. qwen/qwen3.5-9b). OpenClaw model başvuruları sağlayıcı adını başa ekler: lmstudio/qwen/qwen3.5-9b. Bir modelin tam anahtarını curl http://localhost:1234/api/v1/models komutunu çalıştırıp key alanına bakarak bulabilirsiniz.

​
Etkileşimsiz onboarding

Kurulumu betiklerle yapmak istediğinizde etkileşimsiz onboarding kullanın (CI, sağlama, uzak önyükleme): 
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio
Ya da API anahtarıyla birlikte temel URL’yi veya modeli belirtin: 
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio \
  --custom-base-url http://localhost:1234/v1 \
  --lmstudio-api-key "$LM_API_TOKEN" \
  --custom-model-id qwen/qwen3.5-9b
--custom-model-id, LM Studio tarafından döndürülen model anahtarını alır (ör. qwen/qwen3.5-9b); lmstudio/ sağlayıcı öneki olmadan. Etkileşimsiz onboarding, --lmstudio-api-key gerektirir (veya ortam değişkenlerinde LM_API_TOKEN). Kimlik doğrulaması olmayan LM Studio sunucularında, boş olmayan herhangi bir token değeri işe yarar. --custom-api-key uyumluluk için desteklenmeye devam eder, ancak LM Studio için tercih edilen seçenek --lmstudio-api-key’dir. Bu işlem models.providers.lmstudio yazar, varsayılan modeli lmstudio/<custom-model-id> olarak ayarlar ve lmstudio:default kimlik doğrulama profilini yazar. Etkileşimli kurulum, isteğe bağlı tercih edilen yükleme bağlamı uzunluğu isteyebilir ve bunu yapılandırmaya kaydettiği keşfedilen LM Studio modelleri genelinde uygular.

​
Yapılandırma

​
Açık yapılandırma

{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "qwen/qwen3-coder-next",
            name: "Qwen 3 Coder Next",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​
Sorun giderme

​
LM Studio algılanmıyor

LM Studio’nun çalıştığından ve LM_API_TOKEN değişkenini ayarladığınızdan emin olun (kimlik doğrulaması olmayan sunucular için boş olmayan herhangi bir token değeri işe yarar): 
# Masaüstü uygulamasıyla başlatın veya başsız olarak:
lms server start --port 1234
API’ye erişilebildiğini doğrulayın: 
curl http://localhost:1234/api/v1/models

​
Kimlik doğrulama hataları (HTTP 401)

Kurulum HTTP 401 bildiriyorsa, API anahtarınızı doğrulayın:
  • LM_API_TOKEN değerinin LM Studio’da yapılandırılan anahtarla eşleştiğini kontrol edin.
  • LM Studio kimlik doğrulaması kurulum ayrıntıları için LM Studio Authentication belgesine bakın.
  • Sunucunuz kimlik doğrulaması gerektirmiyorsa, LM_API_TOKEN için boş olmayan herhangi bir token değeri kullanın.

​
Tam zamanında model yükleme

LM Studio, modellerin ilk istekte yüklendiği tam zamanında (JIT) model yüklemeyi destekler. Model not loaded hatalarından kaçınmak için bunun etkin olduğundan emin olun.