【サーバー編】LM Studioで手元のPCをAIサーバーに！ローカルAPI活用術

こんにちは、たねやつです。

これまでの記事で、LM Studioを使ってローカルLLMとチャットする方法や、モデルの設定について解説してきました。今回は、LM Studioが持つ非常に強力な機能、「ローカルAPIサーバー」に焦点を当てます。この機能を使いこなせば、自作のプログラムや他のツールとローカルLLMを連携させ、AIを活用した独自のワークフローを構築できます！

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この記事でできること
ローカルサーバー機能とは？
サーバーの起動と設定
curlでAPIを叩いてみる
Pythonから接続する
他のツールとの連携
最後に
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この記事でできること

LM Studioのローカルサーバー機能が理解できる
ローカルAPIを起動し、テストできるようになる
PythonプログラムからローカルLLMを呼び出せるようになる
他のツールとの連携の可能性がわかる

ローカルサーバー機能とは？

LM Studioは、起動しているPCを「OpenAI API互換」のサーバーとして機能させることができます。

これはつまり、ChatGPTのAPIを叩くのと同じ書き方で、自分のPC上で動いているLLMを呼び出せるということです。これにより、以下のような大きなメリットが生まれます。

プライバシー: 外部にデータを送信しないため、機密情報や個人情報を含むタスクも安心して任せられる。
コスト: API利用料がかからないため、何度でも無料で試行錯誤できる。
オフライン: インターネット接続がなくても、AIを利用したツールを動かせる。

この機能を使えば、まさに「自分だけのAIサーバー」を立ち上げることができるのです。

サーバーの起動と設定

サーバー機能の使い方は非常に簡単です。

画面左のメニューから、サーバーアイコン (>_) をクリックします。
画面上部で、APIとして提供したいモデルを選択します。
左上のStart Server ボタンをクリックします。Status：のトグルボタンです。

ボタンを押すと、サーバーが起動し、ログが表示されます。これで、あなたのPCは http://localhost:1234 でAPIリクエストを待ち受ける状態になりました。

`curl`でAPIを叩いてみる

サーバーが正しく動作しているか、まずはcurlというコマンドラインツールを使って確認してみましょう。ターミナル（WindowsならコマンドプロンプトやPowerShell）を開き、以下のコマンドを実行します。以下ワンラインにしておきました。

curl http://localhost:1234/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "openai/gpt-oss-20b", "messages": [   { "role": "system", "content": "Always answer in rhymes. Today is Thursday" },   { "role": "user", "content": "What day is it today?" } ], "temperature": 0.7, "max_tokens": -1, "stream": false }'

実行すると、AIからの応答がJSON形式で返ってくるはずです。

Pythonから接続する

APIがOpenAI互換であることの最大の利点は、既存のライブラリをそのまま使える点です。ここでは、Pythonのopenaiライブラリを使ってローカルLLMに接続してみます。

まず、ライブラリをインストールします。

pip install openai

そして、以下のようなPythonスクリプトを作成して実行します。

from openai import OpenAI

# LM Studioのローカルサーバーに接続するための設定
client = OpenAI(base_url="http://localhost:1234/v1", api_key="not-needed")

completion = client.chat.completions.create(
  model="local-model", # このモデル名は実際には使用されません
  messages=[
    {"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": "自己紹介をしてください。"}
  ],
  temperature=0.7,
)

print(completion.choices[0].message.content)

ポイントは2つです。 - base_url: 通信先をOpenAIのサーバーではなく、LM Studioが立てたローカルサーバーのアドレスに指定します。 - api_key: ローカルサーバーなのでAPIキーは不要です。適当な文字列でOKです。

これを実行すれば、curlの時と同じようにAIからの応答がターミナルに表示されます。

こんにちは！  
私はChatGPT、OpenAIが開発した大規模言語モデルです。  

- **専門性**：自然言語処理（文章生成・要約・翻訳・質問応答など）に特化しています。  
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