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# LM Studio

LM Studio は人気の**ローカル大規模モデル GUI**で、さまざまなオープンソースモデルのダウンロード、量子化、そしてローカルでの推論をサポートします。Cherry Studio は LM Studio のローカルサービスに接続するフロントエンドとして使用でき、ローカルプライバシーを保ちながら、より良い対話体験を得られます。

## 事前準備

1. から [LM Studio 公式サイト](https://lmstudio.ai/) クライアントをダウンロードしてインストールする
2. LM Studio で少なくとも1つのモデルをダウンロードする（まずは Llama 3.x 8B または Qwen シリーズを試すのがおすすめ）
3. LM Studio の上部の **Server** タブを開き、 **Start Server**をクリック（デフォルトポート `1234`）

## Cherry Studio で設定

* 開く `設定 → モデルサービス`で **LM Studio** Provider に入り詳細ページへ
* **API アドレス** デフォルト `http://localhost:1234`。LM Studio のポートを変更した場合は、ここも同様に変更してください
* **API キー** 空欄のままで可（ローカル推論では認証不要）、または LM Studio で認証を有効にした後に入力してください
* クリック **モデル一覧を取得**。Cherry Studio は LM Studio に読み込まれているモデルを自動的に取得します

{% hint style="info" %}
**モデル一覧が空？** LM Studio は**すでに `Load` してメモリに**読み込んだモデルだけを公開します。Load していないモデルは一覧に表示されません。LM Studio に戻ってモデルを Load してから、もう一度「モデル一覧を取得」してください。
{% endhint %}

## 推奨する使い方

| シナリオ                  | おすすめ                                                                             |
| --------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| プライバシーに敏感な会話          | 小さいモデル（8B 以下）を選び、ローカルで実行して完全オフライン                                                |
| Apple Silicon（M 系チップ） | LM Studio は MLX バックエンドを使用し、効率は llama.cpp より大幅に高い                                 |
| 埋め込みモデル               | LM Studio は埋め込みモデルも読み込め、 [グローバルメモリ](/docs/jp/advanced-basic/memory.md) ナレッジベースとの |

## Ollama との違い

|        | LM Studio      | [Ollama](/docs/jp/pre-basic/providers/ollama.md) |
| ------ | -------------- | ------------------------------------------------ |
| 形態     | GUI + サーバー     | コマンドライン / バックグラウンドサービス                           |
| モデル管理  | GUI で閲覧/ダウンロード | `ollama pull`                                    |
| API    | OpenAI 互換      | OpenAI 互換                                        |
| 適している人 | GUI 操作を好むユーザー  | コマンドライン / Docker デプロイを好むユーザー                     |

どちらも Cherry Studio に接続できます。お好みに合わせて選べばOKです。

## よくある質問

* **Cherry Studio に接続できない**：LM Studio の Server が Start 済みか確認してください（緑の点の状態）
* **応答が非常に遅い**：モデルが大きすぎる / VRAM 不足です。より小さいモデルか、より強い量子化（例：Q4 → Q3）に切り替えてください
* **文字化け / 出力の途中で切れる**：コンテキスト長がモデルの制限を超えています。LM Studio で `n_ctx`

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### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定や使用の過程で疑問、Bug、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/pre-basic/providers/lm-studio.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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