Минималистичная расширяемая основа для AI-агентов: единый multi-provider LLM API, runtime агента, терминальный интерфейс и CLI для написания кода.
lmstudio-ai/lms
CLI-инструмент для LM Studio: управление локальными моделями, их загрузка и выгрузка, а также управление локальным API-сервером.
- Звёзды
- 5,363
- Форки
- 495
- Открытые issues
- 346
- Последний коммит
- 6 дней назад
Что это?
lms — это CLI для LM Studio, настольного приложения для локального запуска больших языковых моделей. С его помощью можно проверять состояние приложения, просматривать скачанные и загруженные модели, а также загружать и выгружать их из терминала, в том числе с полным использованием GPU.
CLI также управляет локальным API-сервером: его можно запускать и останавливать из скриптов или по SSH, не открывая графический интерфейс. Вывод можно получать в формате JSON для программной обработки, а для отладки доступна потоковая передача логов. Кроме того, инструмент умеет создавать шаблон нового проекта с использованием LM Studio SDK.
lms построен на lmstudio.js и написан на TypeScript для Node.js. Он поставляется вместе с LM Studio версии 0.2.22 и новее. В репозитории отмечено, что проект входит в монорепозиторий lmstudio.js и не может собираться отдельно.
Ключевые возможности
- 01Показывает скачанные и загруженные модели; для скриптов доступен вывод в формате JSON.
- 02Загружает и выгружает модели, в том числе с настройками ускорения на GPU.
- 03Запускает и останавливает локальный API-сервер из терминала.
- 04Передаёт логи LM Studio в потоковом режиме для отладки.
- 05Создаёт новые проекты с использованием LM Studio SDK.
Сценарии использования
- Управление локальными LLM на сервере без графического интерфейса или по SSH.
- Автоматизация загрузки моделей и управления сервером в shell-скриптах или CI.
- Создание каркаса проекта на Node.js или TypeScript с использованием LM Studio SDK.
Быстрый старт
- 1
Установите LM Studio версии 0.2.22 или новее, в комплект которого входит lms
- 2
Если команда не найдена, добавьте lms в PATH с помощью npx
npx lmstudio install-cli - 3
Откройте новый терминал и проверьте, запускается ли lms
lms - 4
Запустите локальный API-сервер
lms server start
Что важно знать
- Требуется установленное настольное приложение LM Studio версии 0.2.22 или новее.
Темы
Частые вопросы
- Что такое lms?
- CLI-инструмент для LM Studio: управление локальными моделями, их загрузка и выгрузка, а также управление локальным API-сервером. lms — это CLI для LM Studio, настольного приложения для локального запуска больших языковых моделей. С его помощью можно проверять состояние приложения, просматривать скачанные и загруженные модели, а также загружать и выгружать их из терминала, в том числе с полным использованием GPU.
- lms можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- lms распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- lms всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в lms — 14 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать lms?
- Управление локальными LLM на сервере без графического интерфейса или по SSH. Автоматизация загрузки моделей и управления сервером в shell-скриптах или CI. Создание каркаса проекта на Node.js или TypeScript с использованием LM Studio SDK.
- Как установить lms?
- Установите LM Studio версии 0.2.22 или новее, в комплект которого входит lms Если команда не найдена, добавьте lms в PATH с помощью npx: npx lmstudio install-cli Откройте новый терминал и проверьте, запускается ли lms: lms Запустите локальный API-сервер: lms server start
- Где скачать lms?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/lmstudio-ai/lms
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Открытый автономный агент для написания кода: работает как расширение IDE, CLI в терминале, desktop-приложение или SDK.
CLI-агент для разработки на TypeScript: добавьте в запрос `ulw` или `mass ulw`, чтобы он спланировал работу, распределил задачи между моделями и проверил результат.
CLI и TUI на Rust, которые определяют CPU, RAM и GPU и ранжируют открытые LLM по тому, насколько хорошо они будут работать на вашем компьютере.
CLI с открытым исходным кодом для работы с coding-агентом в терминале через облачные API и локальные модели, например Ollama.
Слой рабочих процессов и среда выполнения для OpenAI Codex CLI: структурированное планирование, выполнение долгосрочных целей, параллельные команды агентов и отслеживание состояния в .omx/.