【本地模型】使用 LM Studio 配置视觉识别与报告模型

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【本地模型】使用 LM Studio 配置视觉识别与报告模型

用户5821

9月3日修改

🧠

小黑日报助手可连接 LM Studio 提供的 OpenAI 兼容本地服务。截图分析必须选择支持图片输入的多模态模型；报告生成可单独选择支持长上下文的文本模型。模型名、端口和能力以你当前 LM Studio 与客户端实际显示为准。​

一、准备条件

项目

要求

LM Studio

已安装、已下载模型，并能启动 Local Server

截图模型

模型卡与运行时明确支持图片 / Vision / Multimodal 输入

报告模型

支持较长上下文和稳定的中文长文本输出

电脑资源

内存 / 显存足以加载模型；高频截图会放大推理压力

界面参考

💡

以下为原文保留的操作截图，用于识别大致入口。云平台、macOS 或客户端界面更新后，以实际显示为准。​

同一个模型

多模态模型同时承担截图和报告，配置简单，但长报告质量与速度未必最佳。​

50%

两个独立模型

视觉模型负责截图，长上下文文本模型负责报告，更灵活但占用更多资源。​

50%

二、启动 LM Studio 本地服务

1.
在 LM Studio 下载并加载所需模型。​

2.
进入 Local Server / Developer 页面，启动 OpenAI Compatible Server。​

3.
记录页面显示的服务地址、端口和模型 ID。​

4.
保持 LM Studio 与模型处于已加载、可请求状态。​

常见示例，请以 LM Studio 实际地址为准

Base URL: http://127.0.0.1:1234/v1​
Model ID: qwen2.5-vl-7b-instruct​

❗

上面的模型名只是示例。不同版本、量化文件和模型仓库的 ID 可能不同，必须复制 LM Studio 当前服务实际暴露的 Model ID。​

三、在小黑客户端配置

1.
打开“设置 → AI 分析”。​

2.
把“分析方式”切换为“自定义模型”。​

3.
点击“截图分析模型 → 配置”。​

4.
按下表填写，保存后点击“连接测试”。​

5.
需要本地生成报告时，再单独配置“报告生成模型”。​

客户端字段

LM Studio 常见填写

说明

API 请求格式

OpenAI Chat Completions

截图识别不要选择只支持纯文本的 Legacy Completions

Base URL

端口以 LM Studio 当前显示为准；保留 /v1

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