目录

前言

LM Studio介绍

用户体验

模型管理

性能与硬件

应用场景

安装

修改模型存储目录

修改模型源

使用大模型

最后

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前言

• 对于非技术人员，你想搞本地大模型还是比较麻烦的，还得学习其它知识点，所以使用本文的该工具，很适合非技术用户使用。

• 对于技术人员，如果你不想去使用ollama了(虽然该方案已经很方便了)，毕竟它不带用户界面还得部署其他用户界面服务(它有它自己独特的优点)，这里可以尝试一个新工具LM Studio(软件闭环，但免费)

LM Studio介绍

官网介绍：LM Studio可以发现、下载和运行本地LLM。一下子都包含了，刺激！！！

程序官网：https://lmstudio.ai/

用户体验

• 图形化界面友好：提供直观的图形界面，无需命令行操作，适合非技术用户。

• 操作简便：零配置，开箱即用，用户可以快速上手。

• 多平台支持：支持Windows、macOS和Linux系统。

模型管理

• 丰富的模型选择：支持从Hugging Face等平台下载多种模型，涵盖DeepSeek、LLaMa、MPT、StarCoder等系列。

• 离线运行：支持本地离线运行，数据不被上传至云端，保障隐私。

• 模型格式兼容：支持GGUF格式模型的下载、管理和运行。

性能与硬件

• GPU加速：支持多种GPU（包括AMD、Intel和NVIDIA），利用Vulkan技术适配。

• 硬件要求：建议至少配备16GB RAM和6GB VRAM

应用场景

• 本地AI写作与问答：适合需要本地AI写作、问答服务的用户。

• 创意写作与文本生成：支持生成多种文本格式，适合创意写作。

• 轻量级离线AI助手：适合对隐私有较高要求的用户(可以设置防火墙规则设置完全离线)

 

该工具可以直接导入本地大模型，于是去网站huggingface上查找大模型，结果访问不方便于是寻找到了镜像站hf-mirror，结果看着那几种下载方案有点懵逼，我要下载gguf格式的模型直接导入LM Studio的，奈何找不到这个文件，一番搜索后发现，该gguf文件格式是通过其hf-mirror网站仓库里面的文件转换过来的，嗐

安装

 

这一步就不讲解了，从官网下载安装即可，在本文中我安装的版本是0.3.9版本，该版本支持选择安装的路径，这个安装路径下面会用到

该软件默认使用的语言是英文，可以去设置里面修改为中文，如图

 

修改模型存储目录

默认模型存放的路径在：C:\Users\用户名.lmstudio\models ，我们可以修改将模型存放到一个比较合适的磁盘

 

下面就可以修改源来下载大模型了

修改模型源

该软件默认使用的模型源是huggingface，因为一些原因访问不方便，但是可以找到安装路径，比如我的安装路径为 D:\Program Files\LmStudio\LM Studio ，那么就可以去\resources\app.webpack\main 找到一个叫做index.js的文件，使用vscode等工具打开该文件，搜索huggingface.co 批量替换为镜像站 hf-mirror.com (先关闭软件后修改)

 

替换之后重新打开LM Studio软件，发现可以查看搜索模型了

直接选择合适的模型下载即可

 

左下角可以查看下载的进度，比如我下载了这个模型

 

这个镜像站好网速不太稳定，快的时候很快，有时候会很慢到几十k，所以慢的话就换个时间点再试试

 

使用大模型

在顶部选择加载的大模型，这里我先试用默认的配置

在模型加载成功后，简单测试模型是否ok

这里根据电脑配置的不同输出速度也会有不同

在右下角可以看到内存占用和CPU占用，可以根据调整配置来最大化利用电脑。

最后

想搞离线使用大模型的(设置防火墙规则)，可以使用该工具快速上手操作，还适合非技术人员。

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