# LM Studio

Source: https://docs.aicentos.com/fr/clients/lm-studio

Language: fr

> LM Studio est un serveur d'inférence local, pas un client — son rôle exact et les solutions de remplacement

LM Studio est souvent vu comme « encore un client de chat », alors que la logique est inverse : c'est un **exécuteur de modèles locaux**, qui expose une interface compatible OpenAI (par défaut `http://localhost:1234/v1`) pour que d'autres viennent s'y connecter. Il n'offre aucune entrée pour « saisir une Base URL distante » et ne peut donc pas se connecter à aicentos en tant que client.

## Pourquoi une connexion directe est impossible

* Sa position officielle est `Serve local models on OpenAI-like endpoints` : un rôle de serveur, pas de consommateur.
* Ni le client de bureau ni le CLI `lms` ne proposent de configuration d'endpoint pour un provider tiers.
* Ses capacités cloud (LM Studio Secure Cloud, LM Link) sont des canaux de calcul hébergés par l'éditeur et n'acceptent pas d'endpoint tiers personnalisé.

## Configuration à renseigner

| Champ    | Valeur                                                              |
| -------- | ------------------------------------------------------------------- |
| API Key  | clé créée dans la console                                           |
| Base URL | `https://aicentos.com/v1`                                           |
| Modèle   | nom du modèle dans la « place de marché des modèles » de la console |

Le tableau ci-dessus regroupe les paramètres génériques côté aicentos, utilisables par les alternatives ci-dessous.

## Alternatives

### Option 1 : inverser l'usage — faire connecter un client à LM Studio

Si vous voulez faire tourner des modèles locaux, gardez LM Studio comme serveur et renseignez la Base URL de [Cherry Studio](https://docs.aicentos.com/fr/clients/cherry-studio), [Chatbox](https://docs.aicentos.com/fr/clients/chatbox) et [Cline](https://docs.aicentos.com/fr/clients/cline) sur `http://localhost:1234/v1`. Cette chaîne n'a rien à voir avec aicentos, mais c'est le bon usage de LM Studio.

### Option 2 : pour les modèles aicentos, changez de front-end

[Cherry Studio](https://docs.aicentos.com/fr/clients/cherry-studio), [Chatbox](https://docs.aicentos.com/fr/clients/chatbox) et [LobeChat](https://docs.aicentos.com/fr/clients/lobechat) sont des clients de chat de bureau qui prennent en charge la coexistence de plusieurs providers : une entrée pour aicentos, une pour le LM Studio local, et un basculement dans la même interface.

### Option 3 : combiner local et cloud

Avec un client comme Cherry Studio, montez les deux providers en parallèle : les tâches simples en local, les tâches complexes sur aicentos, en basculant selon le besoin.

## Test

Lorsque LM Studio sert de serveur, lancez d'abord `lms server start`, puis vérifiez que l'interface répond avec `curl http://localhost:1234/v1/models`, et envoyez enfin une invite dans le client.

## Remarques

* Ne cherchez pas de champ Base URL dans LM Studio : il n'affiche que l'adresse sur laquelle il écoute.
* Le contexte et la vitesse des modèles locaux dépendent de la mémoire GPU de la machine ; pour les tâches à long contexte, préférez aicentos.
* Ne confondez pas les deux sens : **le serveur renseigne un port, le client renseigne un endpoint**.

## Liens utiles

* [Interface compatible OpenAI de LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/api/openai-api)
* [CLI lms](https://github.com/lmstudio-ai/lms)