From c3cb70d927d6c3fc6d89beecc880f2e31704a737 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "openclaw-docs-i18n[bot]" Date: Mon, 27 Apr 2026 07:19:37 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): refresh uk translations --- docs/uk/providers/lmstudio.md | 81 +++++++++++++++++------------------ 1 file changed, 39 insertions(+), 42 deletions(-) diff --git a/docs/uk/providers/lmstudio.md b/docs/uk/providers/lmstudio.md index b97e324e1..565687ae0 100644 --- a/docs/uk/providers/lmstudio.md +++ b/docs/uk/providers/lmstudio.md @@ -1,19 +1,19 @@ --- read_when: - - Ви хочете запускати OpenClaw з open source моделями через LM Studio - - Ви хочете налаштувати й сконфігурувати LM Studio -summary: Запуск OpenClaw з LM Studio + - Ви хочете запускати OpenClaw з моделями з відкритим кодом через LM Studio + - Ви хочете налаштувати та сконфігурувати LM Studio +summary: Запустіть OpenClaw за допомогою LM Studio title: LM Studio x-i18n: - generated_at: "2026-04-24T03:48:28Z" + generated_at: "2026-04-27T07:19:09Z" model: gpt-5.4 provider: openai - source_hash: 2077790173a8cb660409b64e199d2027dda7b5b55226a00eadb0cdc45061e3ce + source_hash: 0077108b7ab3171084f89234e25f5f5e8b68239a6fa6c11fa70c65f52d56670f source_path: providers/lmstudio.md workflow: 15 --- -LM Studio — це зручний і водночас потужний застосунок для запуску моделей з відкритими вагами на власному обладнанні. Він дає змогу запускати моделі llama.cpp (GGUF) або MLX (Apple Silicon). Доступний як GUI-застосунок або безголовий демон (`llmster`). Документацію про продукт і налаштування див. на [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/). +LM Studio — це дружній, але водночас потужний застосунок для запуску моделей з відкритими вагами на вашому власному обладнанні. Він дає змогу запускати моделі llama.cpp (GGUF) або MLX (Apple Silicon). Доступний як GUI-пакет або безголовий демон (`llmster`). Докладніше про продукт і налаштування дивіться в [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/). ## Швидкий старт @@ -25,7 +25,7 @@ curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash 2. Запустіть сервер -Переконайтеся, що ви або запускаєте desktop-застосунок, або запускаєте демон такою командою: +Переконайтеся, що ви або запустили desktop-застосунок, або запустили демон за допомогою такої команди: ```bash lms daemon up @@ -35,43 +35,39 @@ lms daemon up lms server start --port 1234 ``` -Якщо ви використовуєте застосунок, переконайтеся, що у вас увімкнено JIT для комфортної роботи. Докладніше див. у [посібнику LM Studio про JIT і TTL](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict). +Якщо ви використовуєте застосунок, переконайтеся, що у вас увімкнено JIT для комфортної роботи. Докладніше в [посібнику LM Studio щодо JIT і TTL](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict). -3. OpenClaw потребує значення token для LM Studio. Задайте `LM_API_TOKEN`: +3. Якщо в LM Studio увімкнено автентифікацію, установіть `LM_API_TOKEN`: ```bash export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token" ``` -Якщо автентифікацію LM Studio вимкнено, використовуйте будь-яке непорожнє значення token: +Якщо автентифікацію LM Studio вимкнено, під час інтерактивного налаштування OpenClaw можна залишити ключ API порожнім. -```bash -export LM_API_TOKEN="placeholder-key" -``` +Докладніше про налаштування автентифікації LM Studio дивіться в [LM Studio Authentication](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). -Докладніше про налаштування auth у LM Studio див. у [LM Studio Authentication](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). - -4. Запустіть onboarding і виберіть `LM Studio`: +4. Запустіть початкове налаштування й виберіть `LM Studio`: ```bash openclaw onboard ``` -5. Під час onboarding використайте запит `Default model`, щоб вибрати свою модель LM Studio. +5. Під час початкового налаштування використайте запит `Default model`, щоб вибрати свою модель LM Studio. -Ви також можете задати або змінити її пізніше: +Також ви можете встановити або змінити її пізніше: ```bash openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b ``` -Ключі моделей LM Studio мають формат `author/model-name` (наприклад, `qwen/qwen3.5-9b`). Посилання OpenClaw -на моделі додають префікс provider: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Точний ключ моделі -можна знайти, виконавши `curl http://localhost:1234/api/v1/models` і подивившись на поле `key`. +Ключі моделей LM Studio мають формат `author/model-name` (наприклад, `qwen/qwen3.5-9b`). У OpenClaw +посилання на моделі додають префікс провайдера: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Точний ключ +моделі можна знайти, виконавши `curl http://localhost:1234/api/v1/models` і переглянувши поле `key`. -## Неінтерактивний onboarding +## Неінтерактивне початкове налаштування -Використовуйте неінтерактивний onboarding, коли хочете автоматизувати налаштування (CI, provision, віддалений bootstrap): +Використовуйте неінтерактивне початкове налаштування, якщо хочете автоматизувати налаштування (CI, підготовка середовища, віддалений bootstrap): ```bash openclaw onboard \ @@ -80,7 +76,7 @@ openclaw onboard \ --auth-choice lmstudio ``` -Або задайте base URL чи модель разом з API key: +Або вкажіть базову URL-адресу, модель і необов’язковий ключ API: ```bash openclaw onboard \ @@ -93,27 +89,28 @@ openclaw onboard \ ``` `--custom-model-id` приймає ключ моделі, який повертає LM Studio (наприклад, `qwen/qwen3.5-9b`), без -префікса provider `lmstudio/`. +префікса провайдера `lmstudio/`. -Неінтерактивний onboarding вимагає `--lmstudio-api-key` (або `LM_API_TOKEN` у env). -Для серверів LM Studio без автентифікації підійде будь-яке непорожнє значення token. +Для автентифікованих серверів LM Studio передайте `--lmstudio-api-key` або встановіть `LM_API_TOKEN`. +Для серверів LM Studio без автентифікації не вказуйте ключ; OpenClaw збереже локальний несекретний маркер. -`--custom-api-key` і далі підтримується для сумісності, але для LM Studio перевага надається `--lmstudio-api-key`. +`--custom-api-key` і надалі підтримується для сумісності, але для LM Studio рекомендовано `--lmstudio-api-key`. -Це записує `models.providers.lmstudio`, задає типову модель як -`lmstudio/` і записує профіль auth `lmstudio:default`. +Це записує `models.providers.lmstudio` і встановлює типову модель на +`lmstudio/`. Якщо ви надаєте ключ API, налаштування також записує +профіль автентифікації `lmstudio:default`. -Інтерактивне налаштування може запропонувати вказати необов’язкову бажану довжину контексту завантаження та застосовує її до виявлених моделей LM Studio, які зберігає в config. +Інтерактивне налаштування може запропонувати вказати необов’язкову бажану довжину контексту завантаження та застосовує її до виявлених моделей LM Studio, які зберігає в конфігурації. ## Конфігурація -### Сумісність потокового використання +### Сумісність із використанням streaming -LM Studio сумісний із потоковим usage. Коли він не повертає об’єкт +LM Studio сумісний із використанням streaming. Якщо він не повертає об’єкт `usage` у форматі OpenAI, OpenClaw відновлює кількість токенів із метаданих -у стилі llama.cpp `timings.prompt_n` / `timings.predicted_n`. +`timings.prompt_n` / `timings.predicted_n` у стилі llama.cpp. -Така сама поведінка застосовується до цих локальних backend, сумісних з OpenAI: +Така сама поведінка застосовується до цих локальних бекендів, сумісних з OpenAI: - vLLM - SGLang @@ -150,11 +147,11 @@ LM Studio сумісний із потоковим usage. Коли він не } ``` -## Усунення неполадок +## Усунення проблем ### LM Studio не виявлено -Переконайтеся, що LM Studio запущено і що ви задали `LM_API_TOKEN` (для серверів без автентифікації підійде будь-яке непорожнє значення token): +Переконайтеся, що LM Studio запущено. Якщо автентифікацію ввімкнено, також установіть `LM_API_TOKEN`: ```bash # Запуск через desktop-застосунок або в headless-режимі: @@ -169,15 +166,15 @@ curl http://localhost:1234/api/v1/models ### Помилки автентифікації (HTTP 401) -Якщо під час налаштування з’являється HTTP 401, перевірте свій API key: +Якщо під час налаштування повідомляється про HTTP 401, перевірте свій ключ API: - Переконайтеся, що `LM_API_TOKEN` збігається з ключем, налаштованим у LM Studio. -- Докладніше про налаштування auth у LM Studio див. у [LM Studio Authentication](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). -- Якщо ваш сервер не вимагає автентифікації, використовуйте будь-яке непорожнє значення token для `LM_API_TOKEN`. +- Докладніше про налаштування автентифікації LM Studio дивіться в [LM Studio Authentication](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). +- Якщо ваш сервер не вимагає автентифікації, залиште ключ порожнім під час налаштування. -### Завантаження моделей just-in-time +### Завантаження моделі just-in-time -LM Studio підтримує завантаження моделей just-in-time (JIT), коли моделі завантажуються під час першого запиту. Переконайтеся, що це ввімкнено, щоб уникнути помилок на кшталт "Model not loaded". +LM Studio підтримує завантаження моделей just-in-time (JIT), коли моделі завантажуються під час першого запиту. Переконайтеся, що це ввімкнено, щоб уникнути помилок «Model not loaded». ## Пов’язане