管理内存中的模型

AI 模型体积庞大。将它们加载到内存中可能需要一些时间。LM Studio 的 SDK 允许您精确控制此过程。

最常见用法

使用 .model() 获取任何当前加载的模型
使用 .model("model-key") 使用特定模型

高级用法 (手动模型管理)

使用 .load("model-key") 加载模型的新实例
使用 model.unload() 从内存中卸载模型

使用 `.model()` 获取当前模型

如果您已经在 LM Studio 中加载了模型（通过 GUI 或 lms load），您可以通过调用不带任何参数的 .model() 来使用它。

import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk";
const client = new LMStudioClient();

const model = await client.llm.model();

使用 `.model("model-key")` 获取特定模型

如果您想使用特定模型，可以将模型键作为参数提供给 .model()。

如果已加载则获取，否则加载

调用 .model("model-key") 将加载模型（如果尚未加载），否则将返回现有实例。

import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk";
const client = new LMStudioClient();

const model = await client.llm.model("llama-3.2-1b-instruct");

使用 `.load()` 加载模型的新实例

使用 load() 加载模型的新实例，即使已存在一个实例。这允许您同时加载相同或不同模型的多个实例。

import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk";
const client = new LMStudioClient();

const llama = await client.llm.load("llama-3.2-1b-instruct");
const another_llama = await client.llm.load("llama-3.2-1b-instruct", {
  identifier: "second-llama"
});

关于实例标识符的注意事项

如果您提供的实例标识符已存在，服务器将抛出错误。因此，如果您不介意，最好不要提供标识符，在这种情况下服务器会为您生成一个。您也可以随时在 LM Studio 的服务器选项卡中查看！

使用 `.unload()` 从内存中卸载模型

当您不再需要模型时，只需在其句柄上调用 unload() 即可将其卸载。

import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk";

const client = new LMStudioClient();

const model = await client.llm.model();
await model.unload();

设置自定义加载配置参数

您还可以在加载模型时指定相同的加载时配置选项，例如上下文长度和 GPU 卸载。

更多信息请参见加载时配置。

设置自动卸载计时器 (TTL)

您可以为您加载的模型指定一个生存时间（time to live），即从上次请求到模型卸载之间的空闲时间（以秒为单位）。更多信息请参见空闲 TTL。

import { LMStudioClient } from "@lmstudio/sdk";

const client = new LMStudioClient();

const model = await client.llm.load("llama-3.2-1b-instruct", {
  ttl: 300, // 300 seconds
});

使用 .model() 获取当前模型

使用 .model("model-key") 获取特定模型