Узнайте, как запускать Llama, DeepSeek, Qwen, Phi и другие LLM локально с помощью LM Studio.

Изучите документацию

Разработчик
Создавайте с помощью локального REST API LM Studio, OpenAI-совместимых API и инструментов для разработчиков.

Python SDK
Используйте lmstudio-python для загрузки моделей, генерации текста, встраивания контента и создания агентов.

TypeScript SDK
Используйте lmstudio-js в приложениях Node.js или TypeScript для локальных рабочих процессов с моделями и плагинов.

CLI
Используйте lms для чата, загрузки моделей, управления демоном, контроля сервера и публикации.

Интеграции
Подключайте LM Studio к Codex, Claude Code, OpenClaw, инструментам MCP и удалённым рабочим процессам.

LM Link
Настройте LM Link для маршрутизации локальных рабочих нагрузок ИИ между устройствами и предпочтительными машинами.

Чтобы получить LM Studio, перейдите на страницу загрузок и скачайте установщик для вашей операционной системы.

LM Studio доступен для macOS, Windows и Linux.

Что я могу делать с LM Studio?

  1. Загружать и запускать локальные LLM, такие как gpt-oss, Llama, Qwen
  2. Использовать простой и гибкий интерфейс чата
  3. Подключать MCP-серверы и использовать их с локальными моделями
  4. Функции поиска и загрузки (через Hugging Face 🤗)
  5. Размещать локальные модели на OpenAI-подобных эндпоинтах, локально и в сети
  6. Управлять локальными моделями, промптами и конфигурациями

Системные требования

LM Studio обычно поддерживает Mac с Apple Silicon, ПК с Windows x64/ARM64 и ПК с Linux x64.

Более подробную информацию смотрите на странице Системные требования.

Запуск моделей llama.cpp (GGUF) или MLX

LM Studio поддерживает запуск LLM на Mac, Windows и Linux с использованием llama.cpp.

На Mac с Apple Silicon LM Studio также поддерживает запуск LLM с использованием MLX от Apple.

Для установки или управления средами выполнения LM нажмите +Shift+R на Mac или Ctrl+Shift+R на Windows/Linux.

LM Studio как MCP-клиент

Вы можете устанавливать MCP-серверы в LM Studio и использовать их с вашими локальными моделями.

Подробнее смотрите в документации: Использование MCP-сервера.

Если вы разрабатываете MCP-сервер, ознакомьтесь с кнопкой Добавить в LM Studio.

Запустите LLM, такую как gpt-oss, Llama, Qwen, Mistral или DeepSeek R1 на вашем компьютере

Чтобы запустить LLM на вашем компьютере, сначала вам нужно скачать веса модели.

Вы можете сделать это прямо в LM Studio! Смотрите руководство Загрузка LLM.

Общайтесь с документами полностью офлайн на вашем компьютере

Вы можете прикреплять документы к сообщениям чата и взаимодействовать с ними полностью офлайн, также известное как "RAG".

Подробнее о том, как использовать эту функцию, читайте в руководстве Чат с документами.

Запуск LM Studio без графического интерфейса (llmster)

llmster — это безголовая версия LM Studio, не требующая настольного приложения. Идеально подходит для серверов, сред CI или любых машин, где вам не нужен графический интерфейс.

Подробнее: Безголовый режим.

Используйте API LM Studio из ваших собственных приложений и скриптов

LM Studio предоставляет REST API, который вы можете использовать для взаимодействия с вашими локальными моделями из ваших собственных приложений и скриптов.

  • OpenAI-совместимый API
  • REST API LM Studio (бета)

Сообщество

Присоединяйтесь к сообществу LM Studio в Discord, чтобы задавать вопросы, делиться знаниями и получать помощь от других пользователей и команды LM Studio.


Офлайн-работа: LM Studio может работать полностью офлайн, просто убедитесь, что сначала получили файлы моделей.


Оригинал страницы (откроется в новом окне)