之前使用了Ollama跑大模型，听起来LM Studio更加容易上手，这期来尝试下LM Studio。
前置说明
依然是先看配置，本次运行机器为ubuntu系统。
| 硬件 | 型号/规格 | 关键参数 |
|---|---|---|
| CPU (处理器) | AMD Ryzen 9 5900X | 12核心 / 24线程，最高加速频率 4.95GHz |
| GPU (显卡) | 双显卡配置 | 1. NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB 显存) 2. NVIDIA RTX A6000 (48GB 显存) |
| RAM (内存) | 128 GB | 无 |
安装及配置
LM Studio 下载：https://lmstudio.ai/download
LM Studio 官方主页：https://lmstudio.ai
也有无头模式：
Mac / Linux
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bashWindows
irm https://lmstudio.ai/install.ps1 | iex
也提供了SDK：
JS SDK
npm install @lmstudio/sdk
Docs: lmstudio-jsPython SDK
pip install lmstudio
Docs: lmstudio-python
安装同样很简单，下载了打开Install就好了。
下载之后要把Serve on Local Network打开，否则只能本地访问。
因为ubuntu不方便截图，所以这里截图用windows系统安装的LM Studio，后续的使用由ubuntu上的LM Studio提供服务。
模型库及下载使用
LM Studio会给你一些推荐，同时如果有超出机器配置的选择也会有对应的提示。
上面的显卡配置截图就是已经跑了zai-org/glm-4.7-flash - 24.61 GB后的，可以通过lms status命令查看。
接口依然openAi：http://127.0.0.1:1234/v1，依然用OpenCode来操作试试。
OpenCode安装及使用
回到Mac，先下载OpenCode，下载地址：https://opencode.ai/zh/download
我这里下载的桌面版，点击左下角齿轮设置图标，进入设置窗口点击供应商，选择自定义提供商。
供应商ID：随意填写
显示名称：随意填写
基础URL：http://127.0.0.1:1234/v1
模型model-id：zai-org/glm-4.7-flash
模型显示名称：随意填写
基础URL中的IP和端口根据自身情况填写，模型model-id填写LM Studio中使用的，可输入 lms status 查看。
在OpenCode中选择自己的模型使用即可。
自己搭了一个数据集成平台，上面有看板，刚好可以贴一下。
可以看到速度等都是完全满足且有空余，这个模型只是示例，当模型聪明、token自由时，你想用来做什么？
演示引用
从官方博客看到几个内容，引用分享。
