# Как автоматически выгрузить модель LM Studio после простоя

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/lm-studio-vygruzka-modeli-po-prostoyu/

Если модель LM Studio нужна лишь время от времени, загрузите её командой lms load с параметром --ttl: он задаёт время без запросов в секундах, после которого модель выгружается из памяти. Сначала сверьте точный ключ скачанного файла в lms ls, а после паузы проверьте список загруженных моделей через lms ps. Это способ для загрузки из командной строки, не универсальное правило для всех открытых чатов и запросов других приложений.

Если вы закончили пользоваться локальной моделью, она может оставаться загруженной в памяти компьютера. Для модели, запущенной **через команду **`**lms load**`, в LM Studio можно указать время простоя: после него программа выгрузит модель. Проверим это на учебном интервале в пять минут, не запуская API-сервер. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

**Инструкция по документации на 11 октября 2026 года.** Редакция сверила справку LM Studio и карточку модели, но не запускала приложение или модель на Windows и не измеряла освободившуюся память. Команды ниже — шаги для проверки на вашем компьютере, не результаты испытания Modelium. [s1](#src-s1) [s6](#src-s6)

## Что нужно подготовить?

Нужны настольный LM Studio на Windows, уже открытый хотя бы раз, и его команда `lms`: откройте PowerShell и выполните `lms --help`. Если справка не появилась, сначала установите и один раз откройте LM Studio; отдельная установка `lms` по документации не нужна. Пример файла модели — `qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf` из репозитория автора `Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF`. Если файл не скачан, найдите этот репозиторий во вкладке **Discover**, выберите именно указанный вариант и дождитесь загрузки. Карточка автора указывает для весов лицензию Apache-2.0; это не утверждение о лицензии самого приложения LM Studio. [s4](#src-s4) [s6](#src-s6) [s7](#src-s7)

Для Windows x64 нужен процессор с AVX2; LM Studio рекомендует 16 ГБ обычной памяти и 4 ГБ видеопамяти для работы с языковыми моделями в целом. Это **не минимум** данного файла: в изученных источниках точный минимум RAM, VRAM и свободного места для этой конфигурации не указан. Заранее проверьте свободное место и не оценивайте нужную память только по размеру скачивания. Поиск и загрузка файла/движка требуют сети; работа с подготовленной локальной моделью может проходить без интернета. [s5](#src-s5) [s6](#src-s6) [s8](#src-s8)

## Как поставить автоматическую выгрузку?

- В PowerShell выполните `lms ls` и найдите скачанную Qwen-модель. **Скопируйте точный ключ модели из собственного списка**: имя файла из карточки и ключ в вашей установке не обязаны совпадать. `lms ls` показывает файлы на диске, а не память. [s4](#src-s4) [s6](#src-s6)

- Выполните `lms ps`. Если выбранная модель уже загружена, сначала закончите текущую работу с ней и выгрузите её через `lms unload <model_key>`, заменив угловые скобки вашим ключом. Не используйте `--all`: он затронет и другие открытые модели. Если модели в `lms ps` нет, выгружать ничего не нужно. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

- Загрузите именно этот ключ командой `lms load <model_key> --ttl 300`. Число **300 — секунды**, то есть пять минут *без запросов к модели*, а не пять минут с момента запуска. Не вставляйте `<model_key>` буквально. Запустите `lms ps` ещё раз: выбранная модель должна появиться в списке загруженных. Если возникла ошибка памяти или совместимости, не начинайте отсчёт: проверьте модель и системные требования в [гайде первого запуска](/zhurnal/lm-studio/). [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

- Пока модель загружена, по желанию задайте короткий вопрос в LM Studio: «Перефразируй: пришлите план к четвергу». Не полагайтесь на точную формулировку ответа, проверьте, что день недели не изменился. Это учебный ввод редакции, **не** выдуманный вывод модели. Затем не обращайтесь к этой модели более пяти минут и снова выполните `lms ps`: её ключ должен исчезнуть из списка. Каждый запрос сбрасывает таймер ожидания. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3)

## Что делать, если модель не исчезла?

Сравнивайте `lms ps` именно с *ключом загруженной модели*, а не с `lms ls`: после выгрузки файл остаётся на диске. Если пауза была короче пяти минут или к модели обращается другой клиент, дождитесь полного интервала без работы. Если модель была загружена кнопкой в чате или через API, не считайте, что CLI-флаг задним числом изменил эту загрузку: выгрузите её после сохранения работы и повторите опыт через `lms load`. Команда `lms unload <model_key>` позволяет завершить тест вручную. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3) [s4](#src-s4)

## Если хотите разобраться глубже: JIT и Auto-Evict

У моделей, загружаемых по запросу через программный интерфейс (API), по документации есть собственный режим JIT — «загрузка при первом обращении» — и таймер простоя, по умолчанию 60 минут. Auto-Evict выгружает предыдущие JIT-модели при переключении на следующую, но не действует на вручную загруженную через `lms load` модель. Для первой проверки эти настройки и API-сервер не нужны: достаточно `--ttl` и списка `lms ps`. [s3](#src-s3)

**Следующий шаг:** [полный гайд по командам `lms`](/zhurnal/lm-studio-cli-lms/) объясняет загрузку, локальный сервер и проверку первого ответа. Таймер выгрузки не измеряет объём освобождённой RAM/VRAM и не удаляет скачанный файл. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Источники

1. [LM Studio: lms load and unload](https://lmstudio.ai/docs/cli/local-models/load) — получено 2026-10-11
2. [LM Studio: lms ps](https://lmstudio.ai/docs/cli/local-models/ps) — получено 2026-10-11
3. [LM Studio: Idle TTL and Auto-Evict](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict) — получено 2026-10-11
4. [LM Studio: lms CLI](https://lmstudio.ai/docs/cli) — получено 2026-10-11
5. [LM Studio: System Requirements](https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements) — получено 2026-10-11
6. [Qwen: Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF pinned files and card](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF/tree/91cad51170dc346986eccefdc2dd33a9da36ead9) — получено 2026-10-11
7. [LM Studio: Download an LLM](https://lmstudio.ai/docs/app/basics/download-model) — получено 2026-10-11
8. [LM Studio: Offline Operation](https://lmstudio.ai/docs/app/offline) — получено 2026-10-11