# Comment installer la CLI de LM Studio dans le terminal Linux
1. Ouvrez un nouveau terminal pour exécuter l'interface CLI de LM Studio, ou utilisez `tmux`
2. Obtenir [LM Studio](https://lmstudio.ai/download) ou exécutez ci-dessous (taille de téléchargement d'environ 1 Go)
{% code overflow="wrap" %}
```bash
wget https://lmstudio.ai/download/latest/linux/x64?format=AppImage -O 'LM_Studio.AppImage'
chmod u+x ./LM_Studio.AppImage
```
{% endcode %}
2. Exécutez LM Studio via
```bash
./LM_Studio.AppImage
```
Vous pourriez voir ci‑dessous :
{% code overflow="wrap" %}
```
[802435:0215/073628.027773:FATAL:sandbox/linux/suid/client/setuid_sandbox_host.cc:166] Le binaire d'aide du sandbox SUID a été trouvé, mais n'est pas configuré correctement. Plutôt que d'exécuter sans sandboxing, j'abandonne maintenant.
```
{% endcode %}
Si c'est le cas, faites plutôt ce qui suit :
```bash
./LM_Studio.AppImage --no-sandbox
```
3. Vous pourriez alors voir ce qui suit, surtout si vous êtes sur une instance cloud sans bureau :
{% code overflow="wrap" %}
```
[807101:0215/073740.801969:ERROR:ui/ozone/platform/x11/ozone_platform_x11.cc:249] Serveur X manquant ou $DISPLAY
[807101:0215/073740.802000:ERROR:ui/aura/env.cc:257] La plateforme n'a pas pu s'initialiser. Sortie.
Erreur de segmentation (vidage de la mémoire)
```
{% endcode %}
Si c'est le cas, installez un simulateur de bureau « factice » dans le terminal :
```bash
sudo apt-get install xvfb
```
4. Puis utilisez `xvfb` et lancez LM Studio :
```bash
xvfb-run --auto-servernum ./LM_Studio.AppImage --no-sandbox
```
5. Ensuite récupérez le LMS/CLI de LM Studio dans un autre terminal, ou après CTRL+B+D pour `tmux`
```bash
~/.lmstudio/bin/lms bootstrap
```
6. Ouvrez un nouveau terminal ou `tmux` puis exécutez :
```bash
lms
```
Si vous voyez `-bash: lms: commande introuvable` veuillez exécuter `lms` dans une nouvelle fenêtre de terminal !
7. Téléchargez maintenant un modèle comme [qwen3-coder-next](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3-coder-next "mention") comme ci‑dessous. Si les téléchargements sont bloqués, voyez [hugging-face-hub-xet-debugging](https://unsloth.ai/docs/fr/notions-de-base/troubleshooting-and-faqs/hugging-face-hub-xet-debugging "mention")
{% code overflow="wrap" %}
```bash
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \
--local-dir unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \
--include "*UD-Q4_K_XL*"
```
{% endcode %}
8. Nous importons ensuite le modèle via :
{% code overflow="wrap" %}
```bash
lms import \
unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf \
--symbolic-link --user-repo "unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF" -y
```
{% endcode %}
Vous pourriez voir `EEXIST: le fichier existe déjà, lien symbolique 'unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/UD-Q6_K_XL/Qwen3-Coder-Next-UD-Q6_K_XL-00001-of-00003.gguf' -> '~/.lmstudio/models/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-UD-Q6_K_XL-00001-of-00003.gguf'` ce qui signifie simplement que vous avez déjà le modèle chargé dans LM Studio.
Vous pouvez aussi vérifier tous les modèles LM Studio via :
```bash
ls ~/.lmstudio/models
```
8. Vous pouvez aussi obtenir des modèles via `lms get` via ci‑dessous :
```bash
lms get https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF@Q4_K_XL
```
Vous verrez alors :
```
Finalisation du téléchargement...
Téléchargement terminé. Vous pouvez charger le modèle avec :
lms load qwen3-coder-next
```
Puis chargez `lms load qwen3-coder-next`:
9. Puis démarrez le serveur de LM Studio :
```bash
lms server start --port 8001 --bind 127.0.0.1
```
Vous verrez `Succès ! Le serveur fonctionne maintenant sur le port 8001`
9. Puis dans un nouveau terminal, utilisez le modèle via le point de terminaison compatible OpenAI :
```python
from openai import OpenAI
import json
openai_client = OpenAI(
base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
api_key = "null",
)
model_name = next(iter(openai_client.models.list())).id
print(model_name)
completion = openai_client.chat.completions.create(
model = model_name,
messages = [{"role": "user", "content": "What is 2+2?"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```
Et nous avons fini !
