LM Studio pas à pas : lancer votre premier LLM local
Installer LM Studio, choisir un modèle adapté à votre GPU ou Mac, le charger et discuter, puis le serveur local. Pas à pas pour débutants.
LM Studio est une application gratuite pour Windows, macOS et Linux qui télécharge et fait tourner des modèles sur votre machine, sans ligne de commande. Les libellés de l'interface peuvent différer selon la version.
1. Vérifiez ce que votre machine supporte
Avant de télécharger quoi que ce soit, indiquez votre carte graphique ou votre Mac dans le configurateur : il liste les modèles qui tiennent et la mémoire qu'ils demandent. Règle simple : le modèle, sa quantification et le contexte doivent tenir dans la VRAM (ou la mémoire unifiée sur Mac).
2. Installez LM Studio
Téléchargez l'installateur depuis le site officiel, lmstudio.ai, et lancez-le.
3. Choisissez et téléchargez un modèle
Dans la recherche de modèles, cherchez le nom d'un modèle (par exemple Qwen3 ou Llama). Choisissez un fichier au format GGUF ; la quantification Q4_K_M est le meilleur compromis taille/qualité (voir Q4, Q5 ou Q8). Voici la mémoire qu'ils demandent :
| Modèle | Q8_0 | Q4_K_M |
|---|---|---|
| Llama 3.1 8B Instruct | ~10,2 Go | ~6,7 Go |
| Qwen3 8B | ~10,5 Go | ~6,9 Go |
| Qwen3 14B | ~17,5 Go | ~11 Go |
| Gemma 3 27B IT | ~30,6 Go | ~18,6 Go |
Tailles de fichier : non disponibles tant qu'elles ne sont pas importées du dépôt du modèle. Mémoire = poids (estimés d'après les bits par poids) + cache KV + surcoût runtime + marge de sécurité.
4. Chargez le modèle et discutez
Ouvrez l'onglet de discussion, sélectionnez le modèle téléchargé et chargez-le. Si LM Studio propose un réglage de déchargement sur le GPU, mettez-le au maximum quand le modèle tient en VRAM ; sinon réduisez-le, ou prenez un modèle plus petit. Une longueur de contexte plus grande consomme plus de mémoire.
5. Utilisez-le depuis vos applications
LM Studio peut démarrer un serveur local compatible avec l'API d'OpenAI, que d'autres outils peuvent appeler en pointant vers votre machine. Tout reste en local.
Pour aller plus loin : le LLM local pour les nuls et combien de VRAM.
EstimationDonnées mises à jour il y a 38 joursSource: moteur Run LLM Locally