💎Linux ターミナルでの LM Studio CLI インストール方法

UI なしのターミナル環境での LM Studio CLI インストールガイド。

1. LM Studio CLI を実行するために新しいターミナルを開くか、または次を使用します tmux

2. 入手 LM Studio または以下を実行します（ダウンロードサイズは約1GB）

wget https://lmstudio.ai/download/latest/linux/x64?format=AppImage -O 'LM_Studio.AppImage'
chmod u+x ./LM_Studio.AppImage

1. LM Studio を次で実行します

./LM_Studio.AppImage

次のような表示が出ることがあります:

[802435:0215/073628.027773:FATAL:sandbox/linux/suid/client/setuid_sandbox_host.cc:166] SUID サンドボックス補助バイナリは見つかりましたが、正しく構成されていません。サンドボックスなしで実行するよりは中止します。

もしそうなら、代わりに以下を実行してください:

./LM_Studio.AppImage --no-sandbox

1. 特にデスクトップ環境のないクラウドインスタンスにいる場合、次のような表示が出ることがあります:

[807101:0215/073740.801969:ERROR:ui/ozone/platform/x11/ozone_platform_x11.cc:249] X サーバーまたは $DISPLAY がありません
[807101:0215/073740.802000:ERROR:ui/aura/env.cc:257] プラットフォームの初期化に失敗しました。終了します。
セグメンテーション違反 (コアダンプ)

その場合は、ターミナル内に「偽」のデスクトップシミュレータをインストールしてください:

sudo apt-get install xvfb

1. その後、次を使用します xvfb そして LM Studio を起動します:

xvfb-run --auto-servernum ./LM_Studio.AppImage --no-sandbox

1. 別のターミナルで、または CTRL+B+D の後に LM Studio の LMS / CLI を取得します tmux

~/.lmstudio/bin/lms bootstrap

1. 新しいターミナルを開くか tmux その後次を実行します:

lms

もし次が表示されたら -bash: lms: command not found 次を実行してください lms 新しいターミナルウィンドウで！

1. 次のようなモデルをダウンロードします Qwen3-Coder-Next 以下のように。ダウンロードが停止する場合は、次を参照してください Hugging Face Hub、XET デバッグ

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \
    --local-dir unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \
    --include "*UD-Q4_K_XL*"

1. 次にモデルを以下でインポートします:

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

次のような表示が出ることがあります EEXIST: file already exists, symlink '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' これは単にそのモデルがすでに LM Studio にロードされていることを意味します。

すべての LM Studio モデルは次で確認できます:

ls ~/.lmstudio/models

1. モデルは次からも取得できます lms get 以下経由で:

lms get https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF@Q4_K_XL

次のように表示されます:

ダウンロードの最終処理中...
ダウンロードが完了しました。モデルは次でロードできます: 
lms load qwen3-coder-next

その後ロードします lms load qwen3-coder-next:

1. そして LM Studio のサーバーを起動します:

lms server start --port 8001 --bind 127.0.0.1

次のように表示されます 成功！サーバーはポート 8001 で稼働中です

1. 次に新しいターミナルで、OpenAI 互換のエンドポイントを通じてモデルを使用します:

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)

これで完了です！