轻松通过GUI体验多种AI模型
在之前的介绍中，我们讲解了如何通过局域网内的另一台电脑，利用“NVIDIA Sync”或远程桌面访问日本DGX Spark，提升其作为AI工作站的易用性。这样一来，文件和桌面操作变得更加简单。
不过，关于AI相关的操作仍存在一些难点。例如，下载和使用本地AI模型通常需要通过终端输入命令，这对用户来说不够友好。
如果想尝试多种不同特点的AI模型，就必须反复输入包含各种参数的命令，操作繁琐。为了减少键盘输入，理想的方案是通过鼠标操作完成所有步骤，也就是使用图形用户界面（GUI）。
幸运的是，有一个很好的解决方案：使用支持Windows、macOS和智能手机的应用“LM Studio”，以及其内置的“LM Link”功能。
通过“LM Link”共享DGX Spark的AI算力
LM Studio是一款可以轻松搭建本地AI运行环境的应用。用户可以在应用内搜索并下载开放的AI模型，并通过内置的聊天式界面执行相关处理。
当然，LM Studio也可以在日本DGX Spark上运行。虽然可以通过DGX Spark门户网站上的剧本进行设置，但这仍然以命令行操作为主。更简单的方式是使用专为DGX Spark（Linux）设计的GUI应用。
安装步骤很简单：从LM Studio官网下载安装包，执行两到三个命令即可启动GUI版LM Studio，使用体验与Windows/macOS版本完全一致，实现本地AI的便捷使用。
重点是，LM Studio内置的“LM Link”功能可以通过网络共享AI处理能力。只要在某台设备上加载了大型AI模型，其他设备就能像本地一样调用该模型。
这意味着即使是显存较小的设备，也能借助DGX Spark的强大性能完成复杂的AI任务。无论是在局域网内还是通过互联网，都能快速搭建属于自己的私有AI服务器。
LM Link不仅支持电脑，也支持智能手机。截至2026年7月，官方提供了iOS应用“Locally AI by LM Studio”，安装在iPhone上并启用LM Link后，即可随时调用DGX Spark的AI算力。
只要LM Studio保持运行状态，设备就能持续访问DGX Spark，因此建议DGX Spark保持常开。通常只有在添加新AI模型时才需要直接操作DGX Spark。
多人同时使用会变慢吗？
当多台设备共享DGX Spark时，团队成员或家庭成员都能使用，但也会担心多用户同时访问会导致处理速度下降。
确实，DGX Spark同时处理多个AI请求时，单个用户的处理速度可能会降低。但如果多个用户使用相同的AI模型，整体性能可能反而提升，因为模型数据（权重）可以被重复利用。
简单来说，加载模型数据所需的时间通常比推理处理时间更长，尤其是在DGX Spark上。因此，第二个及以后的请求可以省去加载时间，从而实现加速。
为验证这一点，我们制作了测试程序，比较了逐个处理请求（顺序执行）和同时处理多个请求（并行执行）时的整体吞吐量（总令牌数除以总耗时）。
结果显示，顺序执行时处理速度基本固定，随着请求增加，耗时线性增长。并行执行虽然单个请求速度略有下降，但整体吞吐量随着请求数增加而提升。
测试中使用的是简单短促的提示语，实际应用中情况可能有所不同。但总体来看，多用户同时访问不会降低团队或家庭的整体性能，反而更高效。
LM Studio：快速验证新AI模型的利器
使用LM Studio不仅可以通过友好的GUI轻松进行AI聊天，还能将日本DGX Spark转变为AI服务器，实现PC和手机等设备随时访问。无论是职场还是家庭共享AI服务器，都非常实用。
此外，LM Studio方便快速地验证新AI模型，极有可能成为不可或缺的工具。
