Il verdetto in 30 secondi
LM Studio può eseguire localmente un modello scaricato. Il funzionamento in locale non significa che ogni funzione dell’app sia offline: consulta le impostazioni e l’informativa del software.
✅ Quando funziona bene
- CPU e sistema supportati dalla versione scelta
- RAM sufficiente per modello, contesto e applicazioni
- GPU facoltativa, se supportata da driver e backend
- Spazio su disco per app e file dei modelli
❌ Quando non parte
- Windows x64 senza AVX2: requisito CPU non soddisfatto; su Linux verifica build e runtime
- Memoria insufficiente per il modello e il contesto scelti
- Versione del sistema operativo non supportata
- Driver o backend non compatibili con la GPU
La buona notizia
Una GPU dedicata non è necessaria se la CPU e il runtime sono compatibili. Prestazioni e memoria dipendono da modello, quantizzazione, contesto e hardware; 8 GB di RAM possono essere stretti e conviene provare prima con un modello piccolo.
Requisito CPU: AVX2 su x64
La CPU è uno dei requisiti da controllare insieme a sistema operativo, memoria e backend grafico.
Per Windows x64, i requisiti ufficiali di LM Studio indicano AVX2. Su Linux x64 il pacchetto include AVX2 per impostazione predefinita. Una CPU con solo AVX non soddisfa il requisito Windows; per Linux verifica pacchetto, runtime e istruzioni disponibili. Apple Silicon usa il percorso nativo ARM e richiede macOS 14 o successivo. Controlla i requisiti ufficiali aggiornati prima dell'installazione.
| Famiglia CPU | Indicazione | AVX2 | Esito con la versione x64 corrente |
|---|---|---|---|
| Windows x64 senza AVX2 | modelli diversi | no | Non soddisfa il requisito CPU indicato |
| Linux x64 senza AVX2 | verifica build | da verificare | Il pacchetto include AVX2 per impostazione predefinita; controlla se la build scelta è compatibile |
| CPU x64 con AVX2 | verifica il modello | sì | Compatibile con il requisito CPU; verifica anche gli altri requisiti |
| Apple Silicon | serie M | ARM | Usa il percorso nativo per Apple Silicon |
Se il tuo processore x64 non ha AVX2
Se la CPU non soddisfa il requisito, considera queste alternative:
1. Verifica se il runtime offre un backend compatibile: la disponibilità dipende dalla versione e dalla piattaforma.
2. Usa un modello remoto: il PC può fare da client a un servizio o a un altro computer.
3. Prova prima un modello molto piccolo solo se hai trovato una build mantenuta con requisiti compatibili. Le prestazioni variano e non sono garantite.
Configuratore: le impostazioni per il tuo PC
Scegli la tua macchina: il configuratore stima un modello adatto, un valore iniziale per il contesto e l'eventuale uso della GPU. Controlla sempre memoria libera e requisiti del runtime.
Installazione passo passo
- Scarica l'installer corretto
Vai su lmstudio.ai/download. Scegli il pacchetto per la tua piattaforma supportata e controlla i requisiti di sistema pubblicati da LM Studio.
- Prima di aprire tutto, libera RAM
Chiudi le applicazioni non necessarie e controlla quanta memoria è libera. Il consumo del sistema cambia in base a versione, driver e programmi in esecuzione.
- Apri la ricerca e filtra per RAM
Nel campo di ricerca di LM Studio ogni modello mostra la dimensione del file e la RAM richiesta. Regola la barra laterale sui GB effettivamente liberi, non sul totale installato.
- Scarica un modello solo, in Q4_K_M
Scegli una quantizzazione in base a memoria e qualità. Q4_K_M è un formato comune, ma l’impatto varia per modello e compito. Con poca RAM prova prima una variante piccola e verifica il contesto richiesto.
- Configura prima di scrivere
Nel riquadro del modello, inizia con un contesto contenuto. Se la GPU e il backend sono supportati, prova un offload parziale lasciando spazio per cache e buffer. Mantieni il valore thread predefinito, poi confronta i risultati.
- Prova una richiesta reale
Usa un compito che ti interessa e controlla qualità, velocità e consumo di memoria. Prestazioni e risposte variano con modello, quantizzazione e configurazione.
Dove finiscono i modelli
Windows: C:\Users\[tuouser]\.cache\lm-studio\models
Linux: ~/.lmstudio/models
macOS: ~/Library/Application Support/LM Studio/models
Il percorso e la gestione dei modelli possono variare con installazione e versione; usa la sezione impostazioni dell’app per trovarlo e rimuovere i file.
GPU: NVIDIA, AMD e integrate
Una GPU può accelerare l’inferenza se è supportata da driver, runtime e backend. La VRAM pone un limite alla parte del modello che si può caricare sulla scheda.
| Scheda | VRAM | Effetto reale | Consigliato? |
|---|---|---|---|
| Solo grafica integrata | condivisa | Accelerazione variabile in base a GPU, driver e backend | Dipende |
| GTX 1050 Ti / GTX 1650 | 4 GB | Il modello può essere diviso tra VRAM e RAM se il runtime supporta l’offload | dipende |
| GTX 1660 Super, RTX 2060 | 6 GB | La VRAM limita l’offload; parte del modello può restare in RAM | a metà |
| GPU dedicata con 8 GB | 8 GB | La capacità può bastare per alcuni modelli quantizzati piccoli/medi; contesto e runtime usano altra memoria | dipende |
| GPU dedicata con 12 GB | 12 GB | Più spazio per pesi e contesto; verifica dimensioni e backend del modello scelto | dipende |
| GPU dedicata con 24 GB | 24 GB | Può ospitare modelli più grandi, ma la capacità necessaria dipende da quantizzazione e contesto | dipende |
| GPU AMD o Intel | variabile | Compatibilità e prestazioni dipendono da modello, sistema, driver e backend supportato | verifica |
Il parametro che conta è il GPU Offload
In LM Studio il campo GPU Offload indica quanti strati del modello vengono assegnati alla GPU. Lascia margine in VRAM per contesto, cache e buffer; l'offload parziale può essere utile se il modello non entra interamente. Le opzioni disponibili e il risultato dipendono dal backend.
Problemi frequenti e come risolverli
«Failed to load model» o l'app si chiude subito
Può dipendere da memoria insufficiente, runtime o istruzioni CPU richieste, file incompleto o backend GPU. Controlla il messaggio di errore, la RAM libera e i requisiti della versione installata. Se segnala AVX2, confronta il modello CPU con i requisiti correnti.
Il modello si carica ma le risposte sono lentissime
Controlla il contesto e riducilo se la memoria è al limite; prova diversi valori di thread perché il migliore varia con CPU e runtime; osserva se il modello è caricato su RAM, VRAM o entrambe; verifica quantizzazione e backend. I tempi di caricamento dipendono dal disco e dalla dimensione del file.
Le risposte sono buone ma lente a crescere (carattere per carattere)
Il testo viene generato un token alla volta. Il ritmo dipende da CPU o GPU, dimensione del modello, quantizzazione, contesto e runtime; una GPU compatibile può aiutare, ma non è l'unico fattore.
«Context length exceeded» o la conversazione si blocca
Stai chiedendo al modello di ricordare più di quanto gli hai dato. Il contesto pratico dipende da modello e memoria libera; prova a ridurlo se compare l’errore. Se ti serve ricordare documenti interi, caricali come file e chiedi domande su quelli, invece di incollare tutto in chat.
Su AMD la GPU non viene usata
Verifica che GPU, versione del driver e backend siano supportati dalla versione di LM Studio che usi. Controlla nel log se il runtime ha effettivamente selezionato la GPU e prova una configurazione nota come compatibile.
Ho tutto configurato bene ma resta lento
Controlla se la memoria lavora in single o dual channel. Il dual channel aumenta la banda teorica e può aiutare l'inferenza su CPU, ma il guadagno varia con processore, memoria, modello e runtime e non equivale necessariamente al doppio.
Domande frequenti
LM Studio funziona su un PC del 2010?
Per Windows x64, LM Studio indica AVX2 nei requisiti. Il pacchetto Linux x64 include AVX2 per impostazione predefinita: verifica la build e le istruzioni della CPU. Apple Silicon usa una versione nativa ARM. Consulta i requisiti ufficiali prima di installare.
Perché dice che mancano istruzioni?
Controlla requisiti della CPU, messaggio di errore, sistema operativo, runtime e versione dell'app. Su Windows x64 AVX2 è indicato tra i requisiti; su Linux x64 controlla le istruzioni richieste dalla build corrente. Una build alternativa va verificata.
Quanto devono essere grandi i modelli per 8 GB di RAM?
Con 8 GB totali è prudente provare modelli più piccoli e contesti ridotti. Un 7-8B quantizzato può essere al limite dopo aver considerato sistema e cache; un 14B spesso richiede più memoria libera. Controlla il modello e la memoria effettivamente disponibile.
Conviene usare la grafica integrata?
Dipende dal modello di grafica integrata, dai driver e dal backend supportato. In genere usa la RAM condivisa con il sistema; una GPU dedicata può offrire più banda e VRAM ma il risultato non è garantito dal solo dato di memoria.
Come verifico se il mio processore ha AVX?
Su Windows usa CPU-Z e guarda la riga Instruction Set. Su Linux controlla le flags in /proc/cpuinfo. Per Windows x64 AVX2 è indicato nei requisiti; su Linux x64 confronta le istruzioni esposte con quelle richieste dalla build corrente.
È meglio LM Studio oppure Ollama?
Interfaccia e funzioni sono diverse; prestazioni e compatibilità dipendono da versione, modello, backend e hardware. LM Studio offre un'interfaccia grafica; Ollama espone un'API HTTP. Il confronto completo è nella pagina Ollama vs LM Studio.