llmster
tanpa antarmuka. Untuk dokumentasi instalasi dan produk, lihat lmstudio.ai.
Mulai cepat
1
Instal dan mulai server
Instal LM Studio (desktop) atau Atau jalankan daemon tanpa antarmuka:Jika menggunakan aplikasi desktop, aktifkan JIT agar pemuatan model berjalan lancar; lihat
panduan JIT dan TTL LM Studio.
llmster (tanpa antarmuka), lalu mulai server:2
Tetapkan kunci API jika autentikasi diaktifkan
3
Jalankan orientasi awal
LM Studio, lalu pilih model pada prompt Default model.Pada penyiapan terpandu baru, OpenClaw terlebih dahulu melakukan kueri ke /api/v1/models pada
host LM Studio bawaan atau yang dikonfigurasi. LLM yang sudah ada ditawarkan secara otomatis
hanya ketika LM Studio melaporkan pelatihan penggunaan alat dan setidaknya 16K konteks
efektif. Untuk model yang dimuat, konteks instans yang dimuat lebih diutamakan daripada
nilai maksimum lebih besar yang diumumkan. Urutan penyiapan CLI/macOS yang sama memverifikasi
rute dengan penyelesaian nyata sebelum menyimpannya. Pemeriksaan otomatis tidak pernah
mengunduh model dan mengabaikan entri katalog khusus embedding.author/model-name (misalnya qwen/qwen3.5-9b); referensi model OpenClaw
menambahkan penyedia di awal: lmstudio/qwen/qwen3.5-9b. Temukan kunci yang tepat untuk suatu model dengan menjalankan
perintah berikut dan melihat bidang key:
Orientasi awal noninteraktif
--custom-model-id menerima kunci model sebagaimana dikembalikan oleh LM Studio (misalnya qwen/qwen3.5-9b), tanpa
prefiks penyedia lmstudio/. Teruskan --lmstudio-api-key (atau tetapkan LM_API_TOKEN) untuk server yang
diautentikasi; hilangkan untuk server tanpa autentikasi, dan OpenClaw akan menyimpan penanda lokal nonrahasia sebagai gantinya.
--custom-api-key masih diterima untuk kompatibilitas, tetapi --lmstudio-api-key lebih disarankan.
Tindakan ini menulis models.providers.lmstudio dan menetapkan model bawaan ke lmstudio/<custom-model-id>.
Memberikan kunci API juga menulis profil autentikasi lmstudio:default.
Penyiapan interaktif juga dapat meminta panjang konteks pemuatan yang diinginkan dan menerapkannya ke seluruh
model yang ditemukan serta disimpan ke konfigurasi.
Konfigurasi
Kompatibilitas penggunaan streaming
LM Studio tidak selalu memancarkan objekusage berbentuk OpenAI pada respons streaming. OpenClaw
memulihkan jumlah token dari metadata bergaya llama.cpp timings.prompt_n / timings.predicted_n
sebagai gantinya. Setiap endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dan diidentifikasi sebagai endpoint lokal (host loopback) mendapatkan
fallback yang sama, yang mencakup backend lokal lain seperti vLLM, SGLang, llama.cpp, LocalAI, Jan, TabbyAPI,
dan text-generation-webui.
Kompatibilitas pemikiran
Ketika penemuan/api/v1/models LM Studio melaporkan opsi penalaran khusus model, OpenClaw
menampilkan nilai reasoning_effort yang sesuai (none, minimal, low, medium, high, xhigh) dalam
metadata kompatibilitas model. Beberapa build LM Studio mengumumkan opsi UI biner (allowed_options: ["off", "on"]) tetapi menolak nilai literal tersebut pada /v1/chat/completions; OpenClaw menormalkan
bentuk biner itu menjadi skala enam tingkat sebelum mengirim permintaan, termasuk untuk konfigurasi tersimpan lama yang
masih memiliki peta penalaran off/on.
Konfigurasi eksplisit
Menonaktifkan pramuat
LM Studio mendukung pemuatan model just-in-time (JIT), yaitu memuat model pada permintaan pertama. Secara bawaan, OpenClaw melakukan pramuat model melalui endpoint pemuatan native LM Studio, yang membantu ketika JIT dinonaktifkan. Agar JIT, TTL saat tidak aktif, dan perilaku pengeluaran otomatis LM Studio mengelola siklus hidup model, nonaktifkan langkah pramuat OpenClaw:Host LAN atau tailnet
Gunakan alamat host LM Studio yang dapat dijangkau, pertahankan/v1, dan pastikan LM Studio terikat di luar
loopback pada mesin tersebut:
lmstudio secara otomatis memercayai endpoint yang dikonfigurasi untuk permintaan model, termasuk host loopback,
LAN, dan tailnet (kecuali asal metadata/link-local). Setiap entri penyedia kustom/lokal yang kompatibel dengan OpenAI
mendapatkan kepercayaan asal-persis yang sama. Permintaan ke host atau port privat lain tetap
memerlukan models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true; tetapkan ke false untuk menonaktifkan
kepercayaan bawaan.
Pemecahan masalah
LM Studio tidak terdeteksi
Pastikan LM Studio sedang berjalan:LM_API_TOKEN. Verifikasi bahwa API dapat dijangkau:
Kesalahan autentikasi (HTTP 401)
- Pastikan
LM_API_TOKENcocok dengan kunci yang dikonfigurasi di LM Studio. - Lihat Autentikasi LM Studio.
- Jika server tidak memerlukan autentikasi, biarkan kunci kosong selama penyiapan.