Ana içeriğe atla
LM Studio, kendi donanımınızda açık ağırlıklı modeller çalıştırmak için kullanıcı dostu ama güçlü bir uygulamadır. llama.cpp (GGUF) veya MLX modellerini (Apple Silicon) çalıştırmanızı sağlar. GUI paketi veya başsız daemon (llmster) olarak gelir. Ürün ve kurulum belgeleri için lmstudio.ai adresine bakın.

​
Hızlı başlangıç

  1. LM Studio’yu (masaüstü) veya llmster’ı (başsız) yükleyin, ardından yerel sunucuyu başlatın:
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
  1. Sunucuyu başlatın
Masaüstü uygulamasını başlattığınızdan veya daemon’ı aşağıdaki komutla 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 ve TTL kılavuzuna bakın.
  1. LM Studio kimlik doğrulaması etkinse LM_API_TOKEN değerini ayarlayın:
export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
LM Studio kimlik doğrulaması devre dışıysa, etkileşimli OpenClaw kurulumu sırasında API anahtarını boş bırakabilirsiniz. LM Studio kimlik doğrulama kurulumu ayrıntıları için LM Studio Authentication sayfasına bakın.
  1. Başlangıç kurulumunu çalıştırın ve LM Studio seçin:
openclaw onboard
  1. Başlangıç kurulumunda 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 çalıştırıp key alanına bakarak bulabilirsiniz.

​
Etkileşimsiz başlangıç kurulumu

Kurulumu betiklemek istediğinizde etkileşimsiz başlangıç kurulumunu kullanın (CI, tedarik, uzak önyükleme): 
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio
Veya temel URL’yi, modeli ve isteğe bağlı API anahtarını 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, lmstudio/ sağlayıcı öneki olmadan LM Studio tarafından döndürülen model anahtarını alır (ör. qwen/qwen3.5-9b). Kimliği doğrulanmış LM Studio sunucuları için --lmstudio-api-key geçirin veya LM_API_TOKEN ayarlayın. Kimliği doğrulanmamış LM Studio sunucuları için anahtarı atlayın; OpenClaw yerel, gizli olmayan bir işaretçi saklar. --custom-api-key uyumluluk için desteklenmeye devam eder, ancak LM Studio için --lmstudio-api-key tercih edilir. Bu, models.providers.lmstudio değerini yazar ve varsayılan modeli lmstudio/<custom-model-id> olarak ayarlar. Bir API anahtarı sağladığınızda kurulum ayrıca lmstudio:default kimlik doğrulama profilini yazar. Etkileşimli kurulum, isteğe bağlı tercih edilen yükleme bağlamı uzunluğunu sorabilir ve bunu yapılandırmaya kaydettiği keşfedilen LM Studio modelleri genelinde uygular. LM Studio Plugin yapılandırması, local loopback, LAN ve tailnet ana makineleri dahil olmak üzere model istekleri için yapılandırılmış LM Studio uç noktasına güvenir. Metadata/link-local origin’ler yine de açık opt-in gerektirir. models.providers.lmstudio.request.allowPrivateNetwork: false ayarlayarak devre dışı bırakabilirsiniz.

​
Yapılandırma

​
Akış kullanım uyumluluğu

LM Studio, akış kullanımıyla uyumludur. OpenAI biçimli bir usage nesnesi yaymadığında, OpenClaw token sayılarını bunun yerine llama.cpp tarzı timings.prompt_n / timings.predicted_n metadata’sından kurtarır. Aynı akış kullanımı davranışı şu OpenAI uyumlu yerel arka uçlar için geçerlidir:
  • vLLM
  • SGLang
  • llama.cpp
  • LocalAI
  • Jan
  • TabbyAPI
  • text-generation-webui

​
Düşünme uyumluluğu

LM Studio’nun /api/v1/models keşfi modele özgü akıl yürütme seçenekleri bildirdiğinde, OpenClaw model uyumluluk metadata’sında eşleşen OpenAI uyumlu reasoning_effort değerlerini gösterir. Mevcut LM Studio derlemeleri, bu değerleri /v1/chat/completions üzerinde reddederken allowed_options: ["off", "on"] gibi ikili UI seçeneklerini ilan edebilir; OpenClaw bu ikili keşif biçimini istek göndermeden önce none, minimal, low, medium, high ve xhigh olarak normalleştirir. off/on akıl yürütme eşlemeleri içeren eski kaydedilmiş LM Studio yapılandırması, katalog yüklendiğinde aynı şekilde normalleştirilir.

​
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 algılanmadı

LM Studio’nun çalıştığından emin olun. Kimlik doğrulama etkinse LM_API_TOKEN değerini de ayarlayın: 
# Start via desktop app, or headless:
lms server start --port 1234
API’ye erişilebildiğini doğrulayın: 
curl http://localhost:1234/api/v1/models

​
Kimlik doğrulama hataları (HTTP 401)

Kurulum HTTP 401 bildirirse API anahtarınızı doğrulayın:
  • LM_API_TOKEN değerinin LM Studio’da yapılandırılan anahtarla eşleştiğini kontrol edin.
  • LM Studio kimlik doğrulama kurulumu ayrıntıları için LM Studio Authentication sayfasına bakın.
  • Sunucunuz kimlik doğrulama gerektirmiyorsa kurulum sırasında anahtarı boş bırakın.

​
Tam zamanında model yükleme

LM Studio, modellerin ilk istekte yüklendiği tam zamanında (JIT) model yüklemeyi destekler. OpenClaw varsayılan olarak modelleri LM Studio’nun yerel yükleme uç noktası üzerinden önceden yükler; bu, JIT devre dışı olduğunda yardımcı olur. LM Studio’nun JIT, boşta TTL ve otomatik çıkarma davranışının model yaşam döngüsünü yönetmesine izin vermek için OpenClaw’ın ön yükleme adımını devre dışı bırakın: 
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        api: "openai-completions",
        params: { preload: false },
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}

​
LAN veya tailnet LM Studio ana makinesi

LM Studio ana makinesinin erişilebilir adresini kullanın, /v1 değerini koruyun ve LM Studio’nun o makinede loopback ötesine bağlandığından emin olun: 
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
lmstudio, korumalı model istekleri için yapılandırılmış yerel/özel uç noktasına otomatik olarak güvenir. Özel/yerel OpenAI uyumlu sağlayıcı girdileri de metadata/link-local origin’ler hariç tam olarak yapılandırılmış baseUrl origin’lerine güvenir; farklı özel portlara veya hedeflere yapılan istekler yine de models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true gerektirir. Tam origin güveninden çıkmak için models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: false ayarlayın.

​
İlgili