LM Studio + cc-switch:让 Claude Code 跑在自己的显卡上

最近入手了一台带 5060 的机器,第一个念头就是把本地大模型跑起来。

试下来 LM Studio 是门槛最低的一个:图形界面,直接连 HuggingFace 下模型,加载完就能在对话框里聊。不用装 Python 环境,不用配 CUDA,对不想折腾的人友好。

但光能聊天没什么意思。真正有用的是下一步——把它接到 Claude Code 上,让本地模型来干读写文件、跑命令这些活。中间的桥是 cc-switch,一个管理 Claude Code 供应商的小工具,打开本地路由就能把请求转到 127.0.0.1。

整条链路是这样的:

Claude Code  →  cc-switch (本地路由)  →  LM Studio (127.0.0.1:1234)  →  本地模型

下面是完整配置流程,以及我踩过的七个坑。


一、LM Studio:把服务跑起来

下模型。 建议先随便下一个小模型(1B~3B 都行)试通链路,别一上来就下 20G 的。在对话框里问一句能正常回,说明模型和运行时都没问题,再按显存挑正式用的那个。

选型上有一条硬约束:必须支持 Tool Use。Claude Code 的核心能力是读写文件和执行命令,全靠工具调用。不支持的模型接上去只能聊天,一让它改代码就傻眼。Qwen2.5-Instruct 系列、Llama 3.1-Instruct 系列都可以。

调上下文。 这是最容易翻车的一步。模型加载后,右侧参数面板里找到 Context Length,调到 32768 或更大,然后点 Reload Model

为什么?Claude Code 的初始 System Prompt 就有两万多 token。默认的上下文长度连开场白都装不下,一发请求直接报 exceeds available context size

开服务。 点左侧的 Local Server 图标,确认状态是 Running,记住地址 http://127.0.0.1:1234。同时把模型详情页里的 Model ID 复制下来——注意是 Model ID,不是文件名,长得像 qwen/qwen2.5-7b-instruct 这样。

二、cc-switch:加一个本地供应商

点右上角 +,填四项:

配置项填什么说明
供应商名称LM Studio随便填,自己认得就行
API Keylm-studio随便填,但不能为空
API Endpointhttp://127.0.0.1:1234不要加 /v1
主模型 Modelqwen/qwen2.5-7b-instruct填你复制的那个 Model ID

Endpoint 后面不加 /v1 是因为 cc-switch 会自己补。手动加了就变成 /v1/v1/...,直接 404。

保存后回主界面点这张供应商卡片,确认状态变成"使用中"。

三、开本地路由

设置 → 路由

  1. 打开路由总开关
  2. 在"代理启用"区域勾选 Claude Code
  3. 确认**整流器(Rectifier)**是开启的

这一步别跳过。开关没开的话,claude 命令照样能正常启动、正常回复——只是走的是云端模型。

四、跑起来

重启终端,或者直接:

claude

问一句 hi,第一次回复会比较慢,几十秒都正常——模型在啃那两万多 token 的开场白。第二轮开始就快了。

不过实测下来,本地模型回复速度超快的!


几个坑

#现象解决
1LM Studio 报 exceeds available context sizeContext Length 调到 32768+ 并 Reload
2LM Studio 报 model not found去模型详情页复制完整 Model ID,不是文件名
3请求 404Endpoint 填 http://127.0.0.1:1234,别加 /v1
4能用,但扣的是 Anthropic 的钱检查路由总开关 + Claude Code 勾选,两个都要开
5等了一分钟还没反应见下方"关掉归属头"
6能聊天,不能读写文件换支持 Tool Use 的模型
7端口 1234 被占用LM Studio 里改端口,cc-switch 的 Endpoint 同步改

检查清单

  • LM Studio 服务状态 Running
  • Context Length ≥ 32768,且已 Reload
  • 模型支持 Tool Use
  • cc-switch 里 Model ID 填的是完整 ID
  • cc-switch 供应商状态"使用中"
  • 路由总开关已开
  • Claude Code 已勾选
  • 断网测试,claude 仍能回复

总结

跑通之后我的感受是:这套配置的价值不在"替代",而在"兜底"。

本地小模型和云端模型的差距是实打实的。同样一个重构任务,7B 模型可能来回试几次还改不对,工具调用的稳定性也差一截。指望它完全接管日常开发,现阶段不现实。

但它有两个云端给不了的东西:离线可用,和数据不出本机。而且这套链路配一次就固定了。哪天有了更强的开源模型,或者换了更大的显卡,改一行 Model ID 就能换上去。基础设施先铺好,能力提升是后面的事。

在这里插入图片描述

以上。

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