> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/pre-basic/providers/lm-studio.md).

# LM Studio

LM Studio — это популярная **GUI для локальных больших моделей**поддерживающая загрузку, квантизацию и локальный инференс различных open-source моделей. Cherry Studio может выступать в роли фронтенда и подключаться к локальному сервису LM Studio, обеспечивая более удобный диалоговый опыт при сохранении локальной конфиденциальности.

## Подготовка

1. из [Официальный сайт LM Studio](https://lmstudio.ai/) Скачайте и установите клиент
2. Скачайте в LM Studio хотя бы одну модель (сначала рекомендуется попробовать Llama 3.x 8B или серию Qwen)
3. Откройте в верхней части LM Studio **Server** вкладку, нажмите **Start Server**(порт по умолчанию `1234`)

## Настройте в Cherry Studio

* Включить `Настройки → Сервисы моделей`，найдите **LM Studio** Provider и перейдите на страницу подробностей
* **API-адрес** По умолчанию `http://localhost:1234`, если вы изменили порт LM Studio, измените его и здесь
* **API-ключ** Можно оставить пустым (для локального инференса аутентификация не нужна), либо заполнить после включения аутентификации в LM Studio
* Нажмите **Получить список моделей**Cherry Studio автоматически подхватит загруженные в LM Studio модели

{% hint style="info" %}
**Список моделей пуст?** LM Studio показывает только **уже `Load` в память** модели, загруженные в память; те, что не загружены, не появятся в списке. Вернитесь в LM Studio, сначала загрузите модель, а затем снова нажмите «Получить список моделей».
{% endhint %}

## Рекомендуемое использование

| Сценарий                     | Рекомендация                                                                        |
| ---------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| Конфиденциальные разговоры   | Выберите небольшую модель (до 8B) и запускайте локально, полностью офлайн           |
| Apple Silicon (чипы серии M) | LM Studio использует backend MLX, и его эффективность заметно выше, чем у llama.cpp |
| Модель эмбеддингов           | LM Studio также может загружать embedding-модели для использования в базе знаний    |

## Отличия от Ollama

|                     | LM Studio                                                | [Ollama](/docs/russian/pre-basic/providers/ollama.md)                       |
| ------------------- | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| Формат              | Графический интерфейс + Server                           | Командная строка / фоновая служба                                           |
| Управление моделями | Просмотр/скачивание через GUI                            | `ollama pull`                                                               |
| API                 | Совместимость с OpenAI                                   | Совместимость с OpenAI                                                      |
| Подходит для        | Пользователей, предпочитающих графическое взаимодействие | Пользователей, предпочитающих командную строку / развёртывание через Docker |

Оба варианта можно подключить к Cherry Studio — выбирайте по своему предпочтению.

## Частые вопросы

* **Cherry Studio не подключается**: проверьте, запущен ли Server в LM Studio (зелёная точка)
* **Ответ очень медленный**: модель слишком большая / не хватает видеопамяти, попробуйте модель поменьше или более сильную квантизацию (например, Q4 → Q3)
* **Кракозябры / обрезка вывода**: длина контекста превышает ограничение модели, увеличьте её в LM Studio `n_ctx`

***

### Получить помощь и отправить отзыв

Если у вас в процессе настройки или использования возникнут какие-либо вопросы, баги или предложения по улучшению функций, пожалуйста, обратитесь к [Отзывы и предложения](/docs/russian/question-contact/suggestions.md) официальным каналам, указанным там.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## 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.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/russian/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.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.