> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.yahont.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# LM Studio

> Использование LM Studio с Yahont

## Руководство

Настройте Yahont на использование моделей, работающих в [LM Studio](https://lmstudio.ai/).

В Yahont есть встроенная интеграция с LM Studio,
которая автоматически определяет загруженные модели и их возможности (зрение, рассуждение) и длину контекста.

**1. Настройте LM Studio и загрузите модели**

Скачайте LM Studio с [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/) и загрузите модели, которые хотите использовать.

Запустите локальный сервер LM Studio:

```bash theme={null}
lms server start --port 1234
```

LM Studio по умолчанию работает на порту `1234`.

> [!TIP]
>
> Для лучших результатов используйте модель с хорошим следованием инструкциям и поддержкой инструментов (например,
> Qwen 3.5).

Если LM Studio работает на другой машине, чем Yahont, убедитесь, что сервер доступен с хоста Yahont (например,
`http://<lm-studio-host>:1234`).

> [!NOTE]
>
> **Yahont работает в Docker на той же машине, что и LM Studio?**
>
> По умолчанию LM Studio привязывается только к `127.0.0.1`, что недоступно изнутри контейнера Yahont.
> Чтобы это исправить:
>
> * На вкладке **Developer** в LM Studio включите **«Serve on Local Network»** (или задайте хост `0.0.0.0`) и перезапустите сервер.
> * Используйте `http://host.docker.internal:1234` в качестве **базового URL API** вместо `http://localhost:1234`.
>
> Подробнее см. [документацию LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/server/serve-on-network).

**2. Откройте «Языковые модели»**

Откройте панель администратора по значку профиля пользователя, затем перейдите в **Языковые модели**.

**3. Настройте LM Studio**

Выберите **LM Studio** среди доступных поставщиков.

Задайте поставщику **отображаемое имя**.

Укажите в **базовом URL API** адрес вашего сервера LM Studio (например, `http://localhost:1234`).

Если Yahont работает в Docker на той же машине, что и LM Studio,
используйте вместо этого `http://host.docker.internal:1234` — `localhost` внутри контейнера указывает на сам
контейнер, а не на ваш хост. Убедитесь, что в LM Studio включено **«Serve on Local Network»** (см.
информационный блок на предыдущем шаге).

Yahont автоматически подключится и определит загруженные модели.

![Настройка поставщика LM Studio](https://mintcdn.com/yahont-ai/GgKRVXXDNIirDkuK/assets/admins/ai_models/lm_studio_config.png?fit=max\&auto=format\&n=GgKRVXXDNIirDkuK\&q=85\&s=90dab09fd57b8d2adae69f94178ca8e8)

**4. Выберите видимые модели**

В разделе **Расширенные параметры** вы увидите список всех моделей, доступных у этого поставщика. Вы можете выбрать,
какие модели будут видны вашим пользователям в Yahont.

Выбор видимых моделей полезен, когда поставщик публикует несколько моделей и версий одной и той же модели.

**5. Настройте доступ к поставщику**

Наконец, решите, должен ли поставщик быть публичным для всех пользователей Yahont.

Если выбран приватный режим, модели поставщика будут доступны администраторам и группам пользователей,
которым вы явно назначите поставщика.


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.