Installez LM Studio, ouvrez-le une fois, lancez lms server start et interrogez http://localhost:1234/v1/models : s’il répond par une liste, le serveur fonctionne et, avec les réglages d’origine, seule votre machine peut l’atteindre. Des 5 logiciels que nous comparons, c’est celui qui est livré le plus verrouillé, pour tout ce qui se règle. C’est aussi le seul dont personne, hors de l’entreprise, ne peut vérifier ce qu’il fait sur le réseau.
Les deux moitiés comptent pour l’installation. La première dit à quoi ne pas toucher ; la seconde, ce que vous acceptez sans pouvoir le vérifier. Ce guide suit l’ordre installation, serveur, vérifications, réseau, avec la version que servait le canal de téléchargement de LM Studio le 25 septembre 2026, la 0.4.25-1, et la ligne de commande lms telle qu’elle figurait dans son dépôt public le 24 septembre 2026.
Installer LM Studio sur Mac, Windows et Linux
Un installateur par système, plus un script pour le faire tourner sans fenêtre.
| Système | Ce que vous téléchargez | Ce qu’il faut |
|---|---|---|
| macOS | LM-Studio-0.4.25-1-arm64.dmg |
Apple Silicon et macOS 14.0 ou plus récent ; 16 Go de mémoire recommandés, 8 Go pour des petits modèles et des contextes modestes. Les Mac Intel ne sont pas pris en charge : le canal de téléchargement leur répond par une erreur |
| Windows | LM-Studio-0.4.25-1-x64.exe, ou la version ARM64 pour les machines Snapdragon X Elite |
En x64, un processeur avec AVX2. 16 Go de RAM et 4 Go de VRAM dédiée recommandés |
| Linux | LM-Studio-0.4.25-1-x64.AppImage ou LM-Studio-0.4.25-1-arm64.AppImage |
Ubuntu 20.04 ou plus récent. Ni .deb ni .rpm. LM Studio précise lui-même que les versions au-delà de la 22 sont peu testées |
| Tous, sans fenêtre | curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash (Linux, Mac) ou irm https://lmstudio.ai/install.ps1 | iex (Windows) |
Installe llmster, le serveur de modèles de LM Studio sous forme de service d’arrière-plan, sans télécharger l’application. Sous Linux et Mac, le script le place dans ~/.lmstudio/bin et ajoute ce dossier à votre PATH |
Noms de fichiers tels que les servait le canal de téléchargement de LM Studio pour chaque système le 25 septembre 2026 ; configuration requise d’après ses pages system requirements et headless, lues le même jour. Le script llmster de ce jour-là installe la version 0.0.25-1.
Un nom, deux logiciels. Depuis juillet 2026 existe aussi LM Studio Bionic, une application distincte, uniquement pour Windows x64 et macOS ARM64. Tout ce guide porte sur LM Studio. Si un lien de téléchargement contient bionic, c’est l’autre.
Votre premier modèle en 3 étapes, et GGUF ou MLX
Dans l’application, il faut 3 étapes et aucun terminal : trouver un modèle dans l’onglet Discover, le charger, puis lui écrire dans l’onglet Chat. La question qui mérite réflexion, c’est le format. LM Studio exécute les fichiers GGUF avec llama.cpp sur Mac, Windows et Linux ; sur Apple Silicon, il peut aussi exécuter des fichiers MLX avec son propre moteur MLX, open source sous licence MIT. Dans le terminal, lms get --gguf ou lms get --mlx limite la recherche à l’un des deux ; sans ces options, les résultats suivent les moteurs que vous avez installés.
Vérifiez deux fois que ça rentre. Avant de télécharger, le trouveur de modèle vous dit quels modèles tiennent dans votre machine, avec les tailles réelles des fichiers publiés en Q4_K_M, notre plancher de qualité, plus la mémoire que prend la conversation elle-même. Avant de charger, lms load --estimate-only <modèle> affiche sa propre estimation de mémoire, sans rien charger. Les tailles du trouveur sont celles des fichiers GGUF ; la version MLX du même modèle est un autre fichier, donc sur Mac, prenez le trouveur comme référence et non comme le chiffre exact.
Démarrer le serveur LM Studio : onglet Developer ou lms server start
Dans l’application, l’onglet Developer propose la commande Start server. Dans un terminal :
lms server startLa commande lms est livrée avec l’application, mais il faut avoir ouvert LM Studio au moins une fois pour qu’elle marche. Ensuite, n’importe quelle commande lms lance LM Studio en arrière-plan s’il ne tourne pas.
Le port est le 1234, jusqu’à ce que vous le changiez. Sans --port, lms server start reprend le dernier port utilisé et ne revient au 1234 que s’il n’y en a aucun. Si vous avez essayé un jour --port 3000, vous êtes toujours sur le 3000. Ce comportement est écrit dans le code public de lms ; le serveur derrière, lui, est fermé.
Pour garder le serveur actif sans la fenêtre, l’application a un réglage qui lance le serveur à l’ouverture de session : fermer l’application la réduit alors dans la barre système et le serveur continue, et LM Studio rétablit le dernier état du serveur au démarrage suivant. Sur une machine Linux sans écran, LM Studio documente une unité systemd qui exécute lms daemon up, charge un modèle avec lms load, puis lance lms server start. L’unité se place dans /etc/systemd/system/lmstudio.service et se vérifie avec :
systemctl status lmstudioComment vérifier que le serveur LM Studio tourne
3 vérifications, de la plus rapide à la plus utile :
lms server status
curl http://localhost:1234/v1/models
lms pslms server status répond The server is running on port 1234. ou The server is not running. ; avec --json, il affiche {"running":true,"port":1234}, ce qu’il vous faut dans un script. En coulisse, lms demande /lmstudio-greeting au serveur et attend 500 millisecondes une réponse qui dise qu’il s’agit bien de LM Studio. lms status donne la même réponse, plus les modèles en mémoire.
La ligne curl est celle que LM Studio utilise dans son propre guide d’installation. Ce qu’elle liste dépend d’un réglage : avec le chargement à la demande activé, ce qui est le cas par défaut, /v1/models peut lister tous les modèles téléchargés, pas seulement ceux qui sont chargés. Celle qui dit ce qui est vraiment en mémoire, avec son chemin et sa taille, c’est lms ps ; lms ls liste ce qui est sur le disque.
Les modèles se déchargent tout seuls, parfois. Un modèle chargé par une requête reste 60 minutes sans requête et, par défaut, en charger un deuxième de la même façon décharge le premier. Un modèle chargé avec lms load n’a pas de minuteur : il reste jusqu’à ce que vous lanciez lms unload, ou jusqu’au délai que vous lui donnez avec --ttl, en secondes :
lms load <modèle> --ttl 3600Brancher un client OpenAI sur localhost:1234
Tout outil qui parle à l’API d’OpenAI peut parler à LM Studio si vous changez l’URL de base :
http://localhost:1234/v1Le serveur répond sur /v1/models, /v1/chat/completions, /v1/responses, /v1/completions et /v1/embeddings. Il parle aussi le format d’Anthropic sur /v1/messages et possède sa propre API REST sous /api/v1. Dans le champ model, mettez la clé qu’affiche lms ls, ou le nom que vous fixez avec lms load <modèle> --identifier mon-modele.
Servir sur votre réseau : bind 0.0.0.0, jetons d’API et CORS
Par défaut, le serveur écoute sur 127.0.0.1:1234, ne demande aucun mot de passe et garde le CORS désactivé. C’est le meilleur point de départ des 5 logiciels que nous comparons, et l’essentiel du réglage consiste à ne pas le défaire.
Pour ouvrir la porte à d’autres machines, l’application a le réglage Serve on Local Network, et le terminal a ceci :
lms server start --bind 0.0.0.0lms lit aussi l’adresse dans la variable LMS_SERVER_HOST, et avec toute adresse autre que 127.0.0.1, il prévient : Server will accept connections from the network. À partir de là, quiconque atteint le port 1234 peut utiliser vos modèles, car il n’y a toujours pas de mot de passe. Activez-le d’abord : onglet Developer, Server Settings, Require Authentication, puis Manage Tokens pour en créer un. Chaque jeton a ses propres permissions, ne s’affiche qu’une fois et se place dans l’en-tête Authorization: Bearer. Les jetons demandent LM Studio 0.4.0 ou plus récent.
Le CORS est l’autre porte. lms server start --cors existe pour les applications web et certaines extensions d’éditeur, et la ligne de commande ne mâche pas ses mots : CORS is enabled. This means any website you visit can use the LM Studio server. Autrement dit, n’importe quel site que vous visitez peut se servir de votre serveur. Ne l’activez que le temps nécessaire. Un dernier réglage dépend du jeton : laisser les clients de l’API appeler les serveurs MCP de votre mcp.json n’est possible qu’avec l’authentification activée, et la documentation de LM Studio avertit que certains serveurs MCP peuvent exécuter du code et lire vos fichiers.
Où LM Studio range les modèles, les conversations et les journaux
| Quoi | Où |
|---|---|
| Modèles | ~/.lmstudio/models/<éditeur>/<modèle>/, modifiable dans l’onglet My Models |
| Conversations, en JSON brut | ~/.lmstudio/conversations/ sur Mac et Linux, %USERPROFILE%\.lmstudio\conversations sous Windows |
| Préréglages du Hub | ~/.lmstudio/hub (%USERPROFILE%\.lmstudio\hub sous Windows) |
La commande lms, quand llmster l’a installée |
~/.lmstudio/bin |
Chemins tels que les publie la documentation de LM Studio, lue le 25 septembre 2026.
LM Studio affirme que rien de ce que vous tapez dans une conversation ne quitte votre appareil, et ne déclare aucun chiffrement pour ces fichiers JSON : tout programme capable de lire votre dossier personnel peut lire toutes vos conversations. Un fichier GGUF récupéré ailleurs s’ajoute avec lms import <fichier.gguf>, encore signalé comme expérimental.
Pour les journaux, pas de chemin à chercher. lms log stream montre le texte exact qui entre dans le modèle et qui en sort, lms log stream --source server montre le journal du serveur lui-même, et --stats ajoute les chiffres de chaque réponse quand il y en a.
Ce que LM Studio envoie de lui-même, et ce que personne ne peut vérifier
D’après sa propre documentation, 2 connexions partent sans que vous le demandiez. La première est la recherche de mises à jour de l’application, à chaque ouverture sous macOS et Windows ; Linux n’a pas encore de système de mise à jour intégré. La seconde est la recherche de nouvelles versions de ses moteurs d’inférence, qui se mettent à jour seuls sauf si vous le désactivez dans les réglages de l’application (App Settings). Sa politique de confidentialité dit ce que transporte la recherche de mises à jour : version et build de l’application, système d’exploitation et votre adresse IP.
Pour tout le reste, il attend que vous agissiez. Chercher dans Discover et afficher les statistiques de son catalogue appellent huggingface.co. Le Hub exige une connexion à un compte, la recherche web aussi, les fonctions cloud exigent un abonnement payant, et LM Link ne tourne que si vous l’activez.
Ce que LM Studio ne publie pas, c’est un total : combien d’appels par jour tout cela représente. Notre fiche LM Studio : ce qu’il envoie et si vous pouvez l’auditer laisse vide sa bande de 24 heures pour cette raison : le chiffre n’existe pas, ce qui n’est pas la même chose que zéro. Nous n’avons trouvé aucun interrupteur documenté pour la recherche de mises à jour.
L’objection est légitime. LM Studio affirme que l’application ne contient aucune télémétrie, et la conversation, les documents et le serveur local fonctionnent sans aucune connexion. Nous ne disons pas que c’est faux. Nous disons que c’est la parole de l’éditeur : ses conditions, datées du 23 août 2026, décrivent le code comme un secret commercial et interdisent la rétro-ingénierie, tout en rendant l’application gratuite pour un usage personnel et pour un usage interne en entreprise. Et tout ce que la fiche dit du réseau a été relevé sur la 0.4.21-2, la version du 25 août, pas sur la 0.4.25-1. S’il vous faut un logiciel dont vous pouvez compter les appels vous-même, Installer Ollama en local, vérifier qu’il tourne et voir ce qu’il envoie donne le chiffre pour Ollama : 30 par jour, application ouverte.
L’ordre qui vous laisse un LM Studio fonctionnel et fermé :
- Installez-le pour votre système, ouvrez-le une fois et vérifiez
lms server status. - Choisissez le modèle avec le trouveur de modèle, confirmez-le avec
lms load --estimate-only, puis chargez-le. - Testez
curl http://localhost:1234/v1/modelset pointez votre client sur/v1. - Avant tout
--bind 0.0.0.0, activez Require Authentication et créez un jeton. - Laissez
--corsdésactivé sauf si une application web en a besoin, et seulement le temps qu’il lui faut.
Les 5 logiciels sont comparés exactement sur ces points dans 5 logiciels d’IA locale : télémétrie, appels et audit, et si vous êtes sur Mac, la fiche MLX présente le framework maison d’Apple pour l’autre format qu’exécute LM Studio.