1. はじめに
本記事では、NVIDIA DGX Spark（Ubuntu24.04）にLM Studio CLIをインストールし、Qwen3.5-9Bモデルを動作させるまでの手順と、Reasoningモデル特有の課題について記載する。
2. 環境
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| デバイス | NVIDIA DGX Spark（ARM64 / Grace Blackwell） |
| OS | Ubuntu 24.04 |
| NVIDIAドライバ・CUDA | インストール済み |
| 利用形態 | LM Studio CLI版（ヘッドレス） |
3. LM Studio CLIのインストール
3-1. インストールコマンドの実行
公式のワンラインインストールスクリプトを使用する。DGX SparkはARM64アーキテクチャのため、スクリプトが自動的にARM64版を取得する。
curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash
3-2. インストールの確認
lms --help
以下のように表示されればインストール成功。
Usage: lms [options] [command]
Local models
chat Start an interactive chat with a model
get Search and download local models
load Load a model
unload Unload a model
ls List the models available on disk
ps List the models currently loaded in memory
import Import a model file into LM Studio
...
4. サーバーの起動
4-1. サーバー起動コマンド
lms server start
Waking up LM Studio service...
Success! Server is now running on port 1234
4-2. ステータス確認
lms status
Server: ON (port: 1234)
No Models Loaded
5. モデルのダウンロードとロード
5-1. モデルのダウンロード
対話形式でモデルを検索・ダウンロードする。
lms get
本記事ではQwen3.5-9B（Q4_K_M / 6.55GB）を選択した。
Select a model to download qwen/qwen3.5-9b
To download: model qwen/qwen3.5-9b - 171.14 KB
To download: Qwen3.5 9B Q4_K_M [GGUF] - 6.55 GB
About to download 6.55 GB.
Continue? (Y/N): Y
5-2. モデルのロード
lms load qwen3.5-9b
Model loaded successfully in 5.77s.
(6.10 GiB)
To use the model in the API/SDK, use the identifier "qwen/qwen3.5-9b".
5-3. ロード状態の確認
lms ps
IDENTIFIER MODEL STATUS SIZE CONTEXT DEVICE TTL
qwen/qwen3.5-9b qwen/qwen3.5-9b IDLE 6.55 GB 4096 Local
6. 動作確認
6-1. チャットによる動作確認
lms chat qwen3.5-9b
日本語で正常な応答が返ることを確認した。GPUも使用されていることをnvidia-smiで確認済み。
6-2. API経由での動作確認
curl http://localhost:1234/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.5-9b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "日本語で自己紹介してください"}
],
"temperature": 0.7
}'
正常にJSON形式で応答が返ることを確認した。
7. まとめ
- DGX Spark（Ubuntu24.04 / ARM64）へのLM Studio CLIのインストールは、公式ワンラインスクリプトで問題なく完了した
- Qwen3.5-9B（Q4_K_M）のダウンロード・ロード・推論も正常に動作した