> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# LM Studio

LM Studio chạy các mô hình llama.cpp (GGUF) hoặc MLX cục bộ, dưới dạng ứng dụng GUI hoặc daemon `llmster`
không giao diện. Để xem tài liệu cài đặt và sản phẩm, hãy truy cập [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/).

## Bắt đầu nhanh

<Steps>
  <Step title="Cài đặt và khởi động máy chủ">
    Cài đặt LM Studio (máy tính để bàn) hoặc `llmster` (không giao diện), sau đó khởi động máy chủ:

    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    lms server start --port 1234
    ```

    Hoặc chạy daemon không giao diện:

    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    lms daemon up
    ```

    Nếu sử dụng ứng dụng máy tính để bàn, hãy bật JIT để tải mô hình mượt mà; xem
    [hướng dẫn JIT và TTL của LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict).
  </Step>

  <Step title="Đặt khóa API nếu xác thực được bật">
    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
    ```

    Nếu xác thực LM Studio bị tắt, hãy để trống khóa API trong quá trình thiết lập. Xem
    [Xác thực LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
  </Step>

  <Step title="Chạy quy trình thiết lập ban đầu">
    ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
    openclaw onboard
    ```

    Chọn `LM Studio`, sau đó chọn một mô hình tại lời nhắc `Default model`.

    Trong lần thiết lập có hướng dẫn mới, trước tiên OpenClaw truy vấn `/api/v1/models` trên máy chủ
    LM Studio mặc định hoặc đã cấu hình. Một LLM hiện có chỉ được tự động đề xuất
    khi LM Studio báo cáo khả năng huấn luyện công cụ và ngữ cảnh hiệu dụng ít nhất 16K.
    Đối với các mô hình đã tải, ngữ cảnh của phiên bản đã tải được ưu tiên hơn
    mức tối đa lớn hơn được công bố. Cùng một chuỗi thiết lập CLI/macOS sẽ xác minh
    tuyến bằng một lượt hoàn thành thực tế trước khi lưu. Quá trình kiểm tra tự động không bao giờ
    tải xuống mô hình và bỏ qua các mục danh mục chỉ dành cho embedding.
  </Step>
</Steps>

Thay đổi mô hình mặc định sau:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b
```

Khóa mô hình LM Studio sử dụng định dạng `author/model-name` (ví dụ: `qwen/qwen3.5-9b`); tham chiếu mô hình OpenClaw
thêm nhà cung cấp vào trước: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Tìm khóa chính xác của một mô hình bằng cách chạy
lệnh bên dưới và xem trường `key`:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
curl http://localhost:1234/api/v1/models
```

## Thiết lập ban đầu không tương tác

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw onboard --non-interactive --accept-risk --auth-choice lmstudio
```

Hoặc chỉ định rõ URL cơ sở, mô hình và khóa API:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
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` nhận khóa mô hình do LM Studio trả về (ví dụ: `qwen/qwen3.5-9b`), không có
tiền tố nhà cung cấp `lmstudio/`. Truyền `--lmstudio-api-key` (hoặc đặt `LM_API_TOKEN`) cho các máy chủ
có xác thực; bỏ qua đối số này đối với máy chủ không xác thực và OpenClaw sẽ lưu một dấu hiệu cục bộ không bí mật.
`--custom-api-key` vẫn được chấp nhận để đảm bảo khả năng tương thích, nhưng ưu tiên `--lmstudio-api-key`.

Thao tác này ghi `models.providers.lmstudio` và đặt mô hình mặc định thành `lmstudio/<custom-model-id>`.
Việc cung cấp khóa API cũng ghi hồ sơ xác thực `lmstudio:default`.

Thiết lập tương tác còn có thể nhắc chọn độ dài ngữ cảnh tải ưu tiên và áp dụng giá trị đó cho
các mô hình được phát hiện mà thiết lập lưu vào cấu hình.

## Cấu hình

### Khả năng tương thích với mức sử dụng khi truyền phát

LM Studio không phải lúc nào cũng phát ra đối tượng `usage` theo cấu trúc OpenAI trong phản hồi truyền phát. OpenClaw
thay vào đó khôi phục số lượng token từ siêu dữ liệu kiểu llama.cpp `timings.prompt_n` / `timings.predicted_n`.
Mọi endpoint tương thích với OpenAI được phân giải là endpoint cục bộ (máy chủ loopback) đều sử dụng cùng
cơ chế dự phòng này, bao gồm các backend cục bộ khác như vLLM, SGLang, llama.cpp, LocalAI, Jan, TabbyAPI
và text-generation-webui.

### Khả năng tương thích với chế độ suy luận

Khi hoạt động khám phá `/api/v1/models` của LM Studio báo cáo các tùy chọn suy luận dành riêng cho mô hình, OpenClaw
hiển thị các giá trị `reasoning_effort` tương ứng (`none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`) trong
siêu dữ liệu tương thích của mô hình. Một số bản dựng LM Studio công bố tùy chọn UI nhị phân (`allowed_options: ["off",
"on"]`) nhưng từ chối các giá trị nguyên văn đó trên `/v1/chat/completions`; OpenClaw chuẩn hóa
dạng nhị phân này thành thang sáu mức trước khi gửi yêu cầu, kể cả với cấu hình cũ đã lưu
vẫn có ánh xạ suy luận `off`/`on`.

### Cấu hình tường minh

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

### Tắt tải trước

LM Studio hỗ trợ tải mô hình đúng lúc (JIT), tức là tải mô hình khi có yêu cầu đầu tiên. Theo mặc định, OpenClaw
tải trước các mô hình thông qua endpoint tải gốc của LM Studio, giúp ích khi JIT
bị tắt. Để LM Studio JIT, TTL khi không hoạt động và hành vi tự động loại bỏ tự quản lý vòng đời mô hình,
hãy tắt bước tải trước của OpenClaw:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        api: "openai-completions",
        params: { preload: false },
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

### Máy chủ LAN hoặc tailnet

Sử dụng địa chỉ có thể truy cập của máy chủ LM Studio, giữ nguyên `/v1` và bảo đảm LM Studio được liên kết vượt ra ngoài
loopback trên máy đó:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

`lmstudio` tự động tin cậy endpoint đã cấu hình cho các yêu cầu mô hình, bao gồm máy chủ loopback,
LAN và tailnet (ngoại trừ các nguồn metadata/link-local). Mọi mục nhà cung cấp tùy chỉnh/cục bộ tương thích
với OpenAI đều nhận cùng mức tin cậy theo nguồn chính xác. Các yêu cầu đến một máy chủ riêng tư hoặc cổng khác vẫn
yêu cầu `models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true`; đặt thành `false` để từ chối
mức tin cậy mặc định.

## Khắc phục sự cố

### Không phát hiện được LM Studio

Đảm bảo LM Studio đang chạy:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
lms server start --port 1234
```

Nếu xác thực được bật, hãy đặt cả `LM_API_TOKEN`. Xác minh rằng API có thể truy cập được:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
curl http://localhost:1234/api/v1/models
```

### Lỗi xác thực (HTTP 401)

* Kiểm tra xem `LM_API_TOKEN` có khớp với khóa được cấu hình trong LM Studio hay không.
* Xem [Xác thực LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
* Nếu máy chủ không yêu cầu xác thực, hãy để trống khóa trong quá trình thiết lập.

## Liên quan

* [Lựa chọn mô hình](/vi/concepts/model-providers)
* [Ollama](/vi/providers/ollama)
* [Mô hình cục bộ](/vi/gateway/local-models)