针对本地 LLM 模型优化
鹄望云的 LM Studio Hosting 预配置了使用 LM Studio 运行开源大型语言模型 (LLM) 所需的一切。无需复杂的安装，也无需担心驱动程序问题。
LM Studio 托管服务，几分钟即可运行本地 LLM 模型
LM Studio 是一款强大的工具，可在本地运行各种语言模型，包括 Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma 等。使用 LM Studio Hosting 释放本地 LLM 的强大功能。快速高效地运行您的模型，确保项目获得最佳性能。探索更多！
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- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
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- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
为什么选择鹄望云的 LM Studio 托管？
鹄望云在原始裸机硬件上提供强大的 GPU 托管功能，按需提供服务。告别低效、嘈杂的邻居或复杂的定价计算器。
高性能 GPU 服务器
我们提供强大的 GPU，例如 RTX 4090、A5000、A6000 和 A100，非常适合运行 7B、13B 甚至 70B 型号。我们的服务器专为 AI 工作负载而设计，配备高 VRAM 和快速 NVMe 存储。
完全管理员访问权限
通过完全管理员访问权限，您将能够随时随地轻松、快速地完全控制 LM Studio 环境的专用 GPU 服务器。
99.9% 正常运行时间保证
凭借企业级数据中心和全天候专家支持，我们为 LM Studio 托管服务提供 99.9% 的正常运行时间保证。
灵活的计划和免费试用
按月、按季度或按年付费，无需签订长期合同。首次用户可申请免费试用，测试性能后再决定是否购买。
隐私与定制
您的模型和提示将保持私密。与云 API 不同，我们的托管服务完全隔离，非常适合机密研究或产品开发。
LM Studio 对比 Ollama 对比 vLLM
以下是 LM Studio、Ollama 和 vLLM 的详细比较，涵盖了它们的目标用例、优势、劣势和技术能力——以便您可以根据 LLM 部署需求选择合适的工具。
| 功能 | LM Studio | Ollama | vLLM |
|---|---|---|---|
| 目标受众 | 初学者、桌面用户 | 开发人员、CLI 用户 | 后端工程师、生产服务 |
| 界面 | 图形用户界面 (GUI) | 命令行界面 (CLI) | 无 UI，API 后端 |
| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 简单 | ⭐⭐⭐ 简单 | ⭐ 复杂 |
| 安装 | 预构建安装程序 (.exe、.AppImage) | 简单的 CLI 设置 (brew install、.deb) |
需要 Python + 手动设置 |
| 模型格式 | GGUF（兼容 llama.cpp） | Ollama 格式（基于 GGUF） | Hugging Face Transformers（原始权重） |
| GPU 支持 | 是（通过 llama.cpp、exllama） | 是（自动检测，可选） | 是（性能必需） |
| 多 GPU 支持 | ❌ 原生不支持 | ❌ 不支持 | ✅ 部分（通过模型并行） |
| API 支持 | ❌ 无 API | ✅ OpenAI 兼容 API | ✅ 高性能 OpenAI 兼容 API |
| 聊天界面 | ✅ 内置 | ❌ 仅限 CLI | ❌ 无，必须自行构建前端 |
| 性能 | 良好（GPU 优化） | 良好（内存映射） | 优秀（PagedAttention，IO 高效） |
| 模型管理 | 基于 GUI 的多模型 | 快速模型切换 | 大规模模型托管 |
| 最佳用例 | 个人桌面 AI，快速测试 | 轻量级本地 API，插件 | 生产级推理，SaaS 后端 |
| 系统支持 | Windows、macOS、Linux | Windows、macOS、Linux | Linux（首选），支持 Docker |
| 并发性 | 有限（每个实例 1 个模型） | 有限 | ✅ 针对高吞吐量和批量请求进行了优化 |
LM Studio 的 GPU 服务器要求
以下是运行 LM Studio 的系统要求，包括推荐的操作系统和最低硬件：
✅ 操作系统要求
支持的操作系统：
Windows 10/11（64 位）
macOS 12+（Monterey 或更新版本，支持 Apple Silicon 和 Intel）
Linux（Ubuntu 20.04+，推荐使用基于 Debian 的系统）
推荐操作系统：
为了获得最佳兼容性和 GPU 支持，建议使用 Ubuntu 22.04 LTS 或 Windows 11。
💻 最低硬件要求
| 组件 | 最低 | 推荐 |
|---|---|---|
| CPU | 四核 x86_64 或 Apple M1 | 八核或更高（例如 Ryzen 7） |
| RAM | 8 GB | 16–32 GB |
| 存储空间 | 10 GB 可用磁盘空间 | 至少 50 GB 可用空间的 SSD |
| GPU | 可选（仅支持 CPU 运行） | NVIDIA GPU 搭配 CUDA（6 GB 以上显存） 以获得最佳性能 |
| GPU 驱动程序 | — | Linux/Windows 上最新的 NVIDIA 驱动程序 + CUDA/cuDNN |
🧠 注意事项
- LM Studio 可以完全在 CPU 上运行，但性能会显著降低。
- 对于本地 LLM 推理，强烈建议使用至少配备 6 GB 显存的 GPU。
- 它支持GGUF 格式模型，其中许多模型受益于 AVX2/AVX-512 或 Apple 的神经引擎 (M1/M2)。
如何在鹄望云上使用 LM Studio
几分钟内即可在配备专用 GPU 服务器的裸机服务器上部署 vLLM。参考链接 - 如何使用 LM Studio 运行 LLM
下订单→选择您喜欢的 GPU 配置并完成付款。
接收访问详细信息→我们将通过电子邮件向您发送远程登录说明。
登录GPU服务器，下载并安装LM Studio。
上传您的模型或从 HuggingFace 下载，立即与模型聊天！
LM Studio Hosting 常见问题解答
以下是有关使用 LM Studio 进行本地 LLM 托管的最常见问题。
LM Studio 有什么用？
LM Studio 是一款桌面应用程序，允许用户在本地计算机上下载、运行和试验开源大型语言模型 (LLM)。它提供了一个用户友好的界面，用于发现、下载和管理不同的 LLM，还提供本地 API 服务器等功能，用于将 LLM 集成到其他应用程序中。
LM Studio 可以免费使用吗？
是的，根据 LM Studio 的说法，LM Studio 可供个人和工作使用。工作使用无需单独获取许可证。您可以直接下载并使用该应用程序，您的数据将保持私密并存储在您的本地计算机上。
Ollama 和 LM Studio 哪个更好？
LM Studio 非常适合寻求流畅的 GUI 界面的用户，非常适合离线测试、教育和快速原型设计。另一方面，Ollama 专为需要性能、控制力以及轻松将模型部署到脚本、应用程序或生产流水线中的开发者而构建。
在本地运行 LLM 安全吗？
本地 LLM 提供了引人注目的优势，这对于特定用例非常有意义。它们可以保护您的数据隐私，因为敏感信息会保留在您的基础架构内。当您拥有医疗保健和金融领域的机密数据时，这一点尤其重要。
用于本地运行 LLM 的最佳 GPU 服务器是什么？
用于本地运行 LLM（大型语言模型）的最佳 GPU 服务器取决于模型大小、推理框架，以及您是在进行聊天式推理、微调还是多用户 API 托管。
LM Studio 需要多少 RAM？
开始之前，请确保您的计算机满足运行 LM Studio 的最低要求。其中两个最关键的要求是处理器和 RAM。对于 Windows PC，建议使用 16 GB RAM 和兼容 AVX2 的处理器，以确保 LM Studio 正常运行。