Перейти до основного вмісту

​
LM Studio

LM Studio — це зручна, але водночас потужна програма для запуску моделей з відкритими вагами на власному обладнанні. Вона дає змогу запускати моделі llama.cpp (GGUF) або MLX (Apple Silicon). Доступна як GUI-пакет або headless-демон (llmster). Документацію про продукт і налаштування дивіться на lmstudio.ai.

​
Швидкий старт

  1. Встановіть LM Studio (desktop) або llmster (headless), а потім запустіть локальний сервер:
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
  1. Запустіть сервер
Переконайтеся, що ви або запустили desktop-застосунок, або запустили демон за допомогою такої команди: 
lms daemon up

lms server start --port 1234
Якщо ви використовуєте застосунок, переконайтеся, що у вас увімкнено JIT для плавної роботи. Докладніше дивіться в посібнику LM Studio про JIT і TTL.
  1. OpenClaw потребує значення токена LM Studio. Задайте LM_API_TOKEN:
export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
Якщо в LM Studio автентифікацію вимкнено, використайте будь-яке непорожнє значення токена: 
export LM_API_TOKEN="placeholder-key"
Докладніше про налаштування автентифікації LM Studio дивіться в LM Studio Authentication.
  1. Запустіть онбординг і виберіть LM Studio:
openclaw onboard
  1. Під час онбордингу використайте запит Default model, щоб вибрати свою модель LM Studio.
Ви також можете встановити або змінити її пізніше: 
openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b
Ключі моделей LM Studio мають формат author/model-name (наприклад, qwen/qwen3.5-9b). У посиланнях на моделі OpenClaw додається префікс імені провайдера: lmstudio/qwen/qwen3.5-9b. Точний ключ моделі можна знайти, виконавши curl http://localhost:1234/api/v1/models і переглянувши поле key.

​
Неінтерактивний онбординг

Використовуйте неінтерактивний онбординг, якщо хочете автоматизувати налаштування (CI, provisioning, віддалений bootstrap): 
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio
Або вкажіть base URL чи модель разом з API-ключем: 
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 приймає ключ моделі, який повертає LM Studio (наприклад, qwen/qwen3.5-9b), без префікса провайдера lmstudio/. Неінтерактивний онбординг потребує --lmstudio-api-key (або LM_API_TOKEN у змінних середовища). Для серверів LM Studio без автентифікації підійде будь-яке непорожнє значення токена. --custom-api-key і далі підтримується для сумісності, але для LM Studio рекомендовано --lmstudio-api-key. Це записує models.providers.lmstudio, встановлює модель за замовчуванням у значення lmstudio/<custom-model-id> і записує профіль автентифікації lmstudio:default. Інтерактивне налаштування може запропонувати вказати необов’язкову бажану довжину контексту завантаження та застосовує її до виявлених моделей LM Studio, які зберігає в конфігурації.

​
Конфігурація

​
Явна конфігурація

{
  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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​
Усунення неполадок

​
LM Studio не виявлено

Переконайтеся, що LM Studio запущено і що ви задали LM_API_TOKEN (для серверів без автентифікації підійде будь-яке непорожнє значення токена): 
# Запустіть через desktop-застосунок або в headless-режимі:
lms server start --port 1234
Перевірте, що API доступний: 
curl http://localhost:1234/api/v1/models

​
Помилки автентифікації (HTTP 401)

Якщо під час налаштування з’являється HTTP 401, перевірте свій API-ключ:
  • Переконайтеся, що LM_API_TOKEN збігається з ключем, налаштованим у LM Studio.
  • Докладніше про налаштування автентифікації LM Studio дивіться в LM Studio Authentication.
  • Якщо ваш сервер не вимагає автентифікації, використайте будь-яке непорожнє значення токена для LM_API_TOKEN.

​
Завантаження моделей just-in-time

LM Studio підтримує завантаження моделей just-in-time (JIT), коли моделі завантажуються під час першого запиту. Переконайтеся, що це ввімкнено, щоб уникнути помилок на кшталт ‘Model not loaded’.