lm-studio

Workflow completo para usar modelos locales con LM Studio: setup → uso → cleanup, vía CLI (lms) o REST API v1 (compatible OpenAI/Anthropic).

Triggers

Frases que activan el skill
“lm studio” / “lms”
“modelo local” / “local model” / “correr modelo local”
“cargar modelo” / “load model” / “descargar modelo”
“lms server” / “inference server” / “servir modelo”
“lms get” / “lms load” / “lms ps” / “lms unload” / “lms status”
“GPU config” / “GGUF” / “MLX”
“openai compatible local” / “anthropic compatible local” / “lms api”
“MCP local” / “stateful chat local” / “LM Link”

Qué hace

Cubre el ciclo completo de modelos locales con LM Studio:

  1. Setup: verificar lms en PATH, levantar el servidor.
  2. Carga: cargar modelo con config de GPU (offload, context length).
  3. Uso: CLI (lms chat) o REST API v1 (endpoints compatibles OpenAI y Anthropic).
  4. Cleanup: descargar el modelo y liberar VRAM al terminar.

lms viene con LM Studio v0.2.22+. Hay que iniciar la app al menos una vez para que el CLI se registre en PATH.