---
read_when:
    - تريد تشغيل OpenClaw باستخدام نماذج مفتوحة المصدر عبر LM Studio
    - تريد إعداد LM Studio وتكوينه
summary: تشغيل OpenClaw باستخدام LM Studio
title: LM Studio
x-i18n:
    generated_at: "2026-05-02T22:23:45Z"
    model: gpt-5.5
    provider: openai
    source_hash: 814117ecbdc52cf67e921d0f0d67c4219f8bdc15fb8cf34b983cda775cba9b9e
    source_path: providers/lmstudio.md
    workflow: 16
---

LM Studio هو تطبيق سهل الاستخدام وقوي لتشغيل نماذج open-weight على عتادك الخاص. يتيح لك تشغيل نماذج llama.cpp (GGUF) أو MLX (Apple Silicon). يأتي كحزمة GUI أو كخادم daemon بلا واجهة (`llmster`). للاطلاع على وثائق المنتج والإعداد، راجع [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/).

## البدء السريع

1. ثبّت LM Studio (سطح المكتب) أو `llmster` (بلا واجهة)، ثم شغّل الخادم المحلي:

```bash
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
```

2. شغّل الخادم

تأكد من تشغيل تطبيق سطح المكتب أو تشغيل daemon باستخدام الأمر التالي:

```bash
lms daemon up
```

```bash
lms server start --port 1234
```

إذا كنت تستخدم التطبيق، فتأكد من تفعيل JIT للحصول على تجربة سلسة. تعرّف على المزيد في [دليل JIT وTTL في LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict).

3. إذا كانت مصادقة LM Studio مفعّلة، فاضبط `LM_API_TOKEN`:

```bash
export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
```

إذا كانت مصادقة LM Studio معطّلة، يمكنك ترك مفتاح API فارغًا أثناء إعداد OpenClaw التفاعلي.

للحصول على تفاصيل إعداد مصادقة LM Studio، راجع [مصادقة LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).

4. شغّل التهيئة الأولية واختر `LM Studio`:

```bash
openclaw onboard
```

5. في التهيئة الأولية، استخدم مطالبة `Default model` لاختيار نموذج LM Studio.

يمكنك أيضًا ضبطه أو تغييره لاحقًا:

```bash
openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b
```

تتبع مفاتيح نماذج LM Studio تنسيق `author/model-name` (مثل `qwen/qwen3.5-9b`). تضيف مراجع نماذج OpenClaw
اسم المزوّد في المقدمة: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. يمكنك العثور على المفتاح الدقيق
لنموذج عبر تشغيل `curl http://localhost:1234/api/v1/models` والنظر إلى حقل `key`.

## التهيئة الأولية غير التفاعلية

استخدم التهيئة الأولية غير التفاعلية عندما تريد كتابة إعداد قابل للتشغيل آليًا (CI، التوفير، التمهيد عن بُعد):

```bash
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio
```

أو حدّد عنوان URL الأساسي والنموذج ومفتاح API الاختياري:

```bash
openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio \
  --custom-base-url http://localhost:1234/v1 \
  --lmstudio-api-key "$LM_API_TOKEN" \
  --custom-model-id qwen/qwen3.5-9b
```

يأخذ `--custom-model-id` مفتاح النموذج كما يُرجعه LM Studio (مثل `qwen/qwen3.5-9b`)، من دون
بادئة المزوّد `lmstudio/`.

لخوادم LM Studio المصادَق عليها، مرّر `--lmstudio-api-key` أو اضبط `LM_API_TOKEN`.
لخوادم LM Studio غير المصادَق عليها، احذف المفتاح؛ يخزّن OpenClaw علامة محلية غير سرية.

يبقى `--custom-api-key` مدعومًا للتوافق، لكن يُفضّل استخدام `--lmstudio-api-key` مع LM Studio.

يكتب هذا `models.providers.lmstudio` ويضبط النموذج الافتراضي على
`lmstudio/<custom-model-id>`. عند تقديم مفتاح API، يكتب الإعداد أيضًا ملف تعريف المصادقة
`lmstudio:default`.

يمكن للإعداد التفاعلي أن يطلب طول سياق تحميل مفضّلًا اختياريًا ويطبّقه على نماذج LM Studio المكتشفة التي يحفظها في الإعدادات.
تثق إعدادات Plugin الخاصة بـ LM Studio بنقطة نهاية LM Studio المضبوطة لطلبات النماذج، بما في ذلك مضيفو loopback وLAN وtailnet. يمكنك إلغاء ذلك عبر ضبط `models.providers.lmstudio.request.allowPrivateNetwork: false`.

## الإعدادات

### توافق استخدام البث

LM Studio متوافق مع استخدام البث. عندما لا يصدر كائن `usage` على شكل OpenAI،
يستعيد OpenClaw أعداد الرموز من بيانات وصفية بأسلوب llama.cpp مثل
`timings.prompt_n` / `timings.predicted_n` بدلًا من ذلك.

ينطبق سلوك استخدام البث نفسه على الخلفيات المحلية التالية المتوافقة مع OpenAI:

- vLLM
- SGLang
- llama.cpp
- LocalAI
- Jan
- TabbyAPI
- text-generation-webui

### توافق التفكير

عندما يبلّغ اكتشاف `/api/v1/models` في LM Studio عن خيارات استدلال
خاصة بالنموذج، يعرض OpenClaw قيم `reasoning_effort` المتوافقة مع OpenAI
المطابقة في بيانات توافق النموذج الوصفية. يمكن لإصدارات LM Studio الحالية الإعلان عن خيارات UI ثنائية
مثل `allowed_options: ["off", "on"]` بينما ترفض هذه القيم
على `/v1/chat/completions`؛ يطبّع OpenClaw شكل الاكتشاف الثنائي هذا إلى
`none` و`minimal` و`low` و`medium` و`high` و`xhigh` قبل إرسال الطلبات.
تُطبّع إعدادات LM Studio القديمة المحفوظة التي تحتوي على خرائط استدلال `off`/`on`
بالطريقة نفسها عند تحميل الكتالوج.

### إعداد صريح

```json5
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "qwen/qwen3-coder-next",
            name: "Qwen 3 Coder Next",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

## استكشاف الأخطاء وإصلاحها

### لم يتم اكتشاف LM Studio

تأكد من أن LM Studio قيد التشغيل. إذا كانت المصادقة مفعّلة، فاضبط أيضًا `LM_API_TOKEN`:

```bash
# Start via desktop app, or headless:
lms server start --port 1234
```

تحقق من إمكانية الوصول إلى API:

```bash
curl http://localhost:1234/api/v1/models
```

### أخطاء المصادقة (HTTP 401)

إذا أبلغ الإعداد عن HTTP 401، فتحقق من مفتاح API لديك:

- تحقق من أن `LM_API_TOKEN` يطابق المفتاح المضبوط في LM Studio.
- للحصول على تفاصيل إعداد مصادقة LM Studio، راجع [مصادقة LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
- إذا كان خادمك لا يتطلب مصادقة، فاترك المفتاح فارغًا أثناء الإعداد.

### تحميل النماذج في الوقت المناسب

يدعم LM Studio تحميل النماذج في الوقت المناسب (JIT)، حيث تُحمّل النماذج عند أول طلب. يحمّل OpenClaw النماذج مسبقًا عبر نقطة نهاية التحميل الأصلية في LM Studio افتراضيًا، مما يساعد عندما يكون JIT معطّلًا. للسماح لـ JIT في LM Studio، وTTL عند الخمول، وسلوك الإخراج التلقائي بامتلاك دورة حياة النموذج، عطّل خطوة التحميل المسبق في OpenClaw:

```json5
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        api: "openai-completions",
        params: { preload: false },
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

### مضيف LM Studio على LAN أو tailnet

استخدم العنوان القابل للوصول لمضيف LM Studio، وأبقِ `/v1`، وتأكد من أن LM Studio مرتبط بما يتجاوز loopback على ذلك الجهاز:

```json5
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

بخلاف المزوّدين العامين المتوافقين مع OpenAI، يثق `lmstudio` تلقائيًا بنقطة النهاية المحلية/الخاصة المضبوطة لطلبات النماذج المحمية. كما تُوثق معرّفات المزوّدين المخصصين الخاصة بـ loopback مثل `localhost` أو `127.0.0.1` تلقائيًا؛ بالنسبة إلى LAN أو tailnet أو معرّفات المزوّدين المخصصين عبر DNS خاص، اضبط `models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true` صراحةً.

## ذات صلة

- [اختيار النموذج](/ar/concepts/model-providers)
- [Ollama](/ar/providers/ollama)
- [النماذج المحلية](/ar/gateway/local-models)