lm studio添加本地模型
时间: 2025-02-06 12:02:41 浏览: 675
### 如何在 LM Studio 中添加本地模型
为了在 LM Studio 中成功加载并使用本地模型,需遵循特定的配置流程。首先确认目标模型已妥善存储于指定路径内,在此案例中为 `model` 文件夹下的 `/root/ft/model/` 路径[^1]。
#### 准备工作
确保所使用的模型文件结构完整无缺,包括但不限于 `README.md`, `generation_config.json`, `tokenizer.model` 等必要组件。这些文件对于定义模型的行为至关重要,缺少任何一部分都可能导致加载失败或功能异常。
#### 添加本地模型至 LM Studio 的具体操作指南
进入 LM Studio 后,定位到用于管理数据集和模型的部分。依据官方文档指引,准备阶段涉及创建适配的数据集格式,这一步骤虽主要针对训练数据,但对于理解整体框架同样重要[^2]。
当一切就绪之后:
- 导航至 “Models” 或者类似的选项卡;
- 查找并点击 “Add Local Model” 或相似表述按钮;
- 浏览计算机上的目录直至找到之前提到的 `/root/ft/model/` 文件夹位置;
- 选择该文件夹作为源,并按照提示完成剩余设置过程;
值得注意的是,大部分开源版本的 InternLM 模型均采用 Apache 2.0 许可证发布,这意味着用户可以在遵守相应条款的前提下自由地修改、分发以及应用这些资源[^3]。
```bash
# 假设正在 Linux 终端执行命令来验证模型文件的存在性和完整性
ls /root/ft/model/
```
相关问题
ubuntu lm studio部署本地大模型
### 安装与配置 LM Studio
要在 Ubuntu 上使用 LM Studio 部署本地大模型,需先安装必要的依赖项以及 LM Studio 应用程序本身。确保操作系统是最新的,并已安装了基本的构建工具。
#### 更新系统包管理器
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装依赖软件
LM Studio 可能需要一些特定的库来支持其功能,如 Python 和 Git。
```bash
sudo apt install python3-pip git -y
pip3 install --upgrade pip
```
### 获取并启动 LM Studio
根据官方文档说明[^1],可以通过多种方式获取 LM Studio。一种常见的方法是从 GitHub 发布页面下载最新版本的应用程序文件或按照提供的指南编译源码。
假设选择了二进制发布版,则可以执行如下命令:
```bash
wget https://github.com/LM-Studio-Community/LMStudio/releases/download/vX.X.X/linux-x64.tar.gz
tar -xf linux-x64.tar.gz
cd lmstudio-linux-x64/
./lmstudio
```
这会解压并启动应用程序,在首次运行时可能还需要完成初始化设置向导。
### 添加和管理模型
一旦成功设置了环境,就可以通过图形界面轻松管理和部署各种预训练的大规模语言模型。依据描述[^3],可以在主界面上查找“下载”或“模型库”的入口访问在线资源中心;而针对具体像 DeepSeek 这样的模型,则可以直接利用内置搜索栏定位目标对象。
对于自定义导入的 GGUF 类型模型而言,重要的一点是要遵循正确的目录结构放置它们。正如所提到的那样[^4],应该创建两个子文件夹用于区分不同名称下的各个版本号,例如 `~/models/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B`。
### 测试模型性能
最后一步就是验证一切工作正常。尝试输入几个测试短语看看响应情况如何,也可以调整参数优化体验效果。
LM Studio 添加deepseek离线模型
### 如何在LM Studio中添加和配置DeepSeek离线模型
#### 准备工作
为了成功地在LM Studio环境中添加并配置DeepSeek离线模型,需先完成必要的准备工作。这包括确认已按照官方指南完成了LM Studio的安装过程[^1]。
#### 下载离线模型
对于希望采用离线方式进行模型获取的情况,推荐访问huggingface.co或是其在国内设立的镜像站点hf-mirror.com来寻找所需的DeepSeek模型版本。下载完成后,应将这些文件妥善保存至本地磁盘中的指定位置以便后续导入操作[^2]。
#### 导入模型到LM Studio
一旦获得了目标模型的相关文件,下一步就是将其集成进LM Studio平台内。具体做法是手动把之前下载得到的压缩包解压后的内容复制粘贴进入LM Studio应用程序默认存储路径下的对应子目录里。尽管这种方法绕过了内置浏览器提供的便捷查找选项,却能确保即使在网络条件不佳的情况下也能顺利完成资源引入的任务。
#### 配置与验证
放置好新的模型之后,在启动LM Studio时应当能够自动识别新增加的数据集,并允许用户通过图形化界面轻松选取应用该预训练成果来进行进一步开发测试等活动。如果一切正常,则说明整个流程执行无误;反之则可能需要检查环境变量设置是否正确以及文件权限等问题是否存在异常情况影响到了系统的正常使用[^3]。
```bash
# 假设LM Studio 默认模型路径为 ~/lmstudio/models/
cp -r /path/to/deepseek/model/* ~/lmstudio/models/
```
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