LM Studio 메모리 비우기: lms unload·TTL·Auto-Evict 차이와 확인 순서

LM Studio 메모리를 비우려면 모델 파일을 지우기 전에 지금 로드된 모델부터 확인해야 합니다. 다운로드한 모델 목록과 메모리에 올라간 모델 목록은 다릅니다. 이 글은 이미 LM Studio와 lms가 준비된 환경에서 수동 언로드, 유휴 TTL, Auto-Evict를 구분하는 안내입니다.
2026년 10월 28일 공식 CLI·메모리 관리 문서를 확인했습니다. 실제 PC에서 명령 실행·메모리 절감량을 측정한 후기가 아니며, 새 설치나 모델 삭제 방법은 다루지 않습니다.

3줄 빠른 결론

• 현재 로드 상태는 lms ps, 다운로드 목록은 lms ls로 확인합니다.
• lms unload는 메모리에서 모델을 내리는 명령이며 파일 정리와 구분합니다.
• 수동 lms load는 기본 TTL이 없고, Auto-Evict는 JIT로 로드된 모델에 적용됩니다.

작업 전 체크리스트

• 목표가 디스크 공간 확보가 아니라 사용하지 않는 모델의 메모리 정리인지 확인합니다.
• 현재 모델을 쓰는 채팅·코딩 앱이나 다른 사용자의 요청이 있는지 살핍니다.
• 원격 호스트 옵션을 넣지 않고 본인이 관리할 로컬 인스턴스를 대상으로 합니다.
• 명령이 보이지 않으면 모델 폴더를 지우지 말고 lms 인식부터 점검합니다.

1. 실행 환경과 두 목록 확인

공식 안내에 따르면 lms는 LM Studio에 포함되며 앱을 적어도 한 번 실행해야 사용할 수 있습니다. Windows PowerShell 또는 macOS·Linux 터미널에서 아래 명령을 한 줄씩 확인하는 흐름입니다. 명령이 이미 정상 인식되는 환경을 전제로 하며 설치 스크립트를 추가 실행하지 않습니다.

lms --help
lms ls
lms ps

ls는 다운로드된 모델, ps는 현재 메모리에 로드된 모델을 보여 줍니다. ps 결과의 Identifier와 모델을 기록하세요. 문서 예시의 이름을 내 PC에 설치된 이름으로 간주하면 안 됩니다. 목록을 자동 처리하려면 공식적으로 제공되는 lms ps --json도 있지만, 여기서는 사람이 읽는 기본 출력을 기준으로 합니다.

2. 하나만 메모리에서 내리기

lms unload
lms ps

모델 키를 생략한 unload는 현재 로드된 모델 중 대상을 고르는 절차를 제공합니다. 첫 목록에서 확인한 모델을 선택하고 ps를 다시 읽어 로드 목록에서 빠졌는지 확인합니다. 정확한 키를 이미 알고 있다면 lms unload <model_key> 형식을 쓸 수 있습니다. 꺾쇠 부분은 실제 키로 바꾸는 자리이지 그대로 입력할 이름이 아닙니다.
lms unload --all은 현재 로드된 모든 모델을 내리므로 기본 선택으로 권하지 않습니다. 다른 앱이 함께 쓰는 환경에서 한꺼번에 내리면 의도하지 않은 작업에 영향을 줄 수 있습니다. 언로드를 앱 전체 종료, 다운로드 모델 삭제, 채팅 기록 삭제로 해석하지 마세요.

3. 수동 로드 모델에 TTL 설정

lms load <model_key> --ttl 3600

공식 예시는 3600초, 즉 1시간 유휴 TTL입니다. 다운로드 목록에서 확인한 키를 사용하며 실행하면 모델을 메모리에 로드한다는 점부터 이해하세요. 이미 떠 있는 모델의 타이머만 무조건 바꾸는 명령이라고 설명할 수는 없습니다. 작업 중인 모델을 무작정 다시 로드하지 말고 다음 로드 계획에 적용하는 편이 명확합니다.
TTL은 로드 뒤 무조건 한 시간이 지나면 끊는 고정 종료시각이 아닙니다. 모델이 요청을 받으면 유휴 타이머가 다시 시작되고, 일을 하지 않는 상태가 기준입니다. 공식 문서는 lms load로 수동 로드한 모델은 기본적으로 TTL 없이 남으며, JIT 로드 모델의 기본 TTL은 60분이라고 구분합니다.

4. Auto-Evict가 안 듣는 이유

JIT는 외부 앱의 첫 요청 때 모델을 필요에 따라 로드하는 방식입니다. 공식 메뉴 경로는 Developer tab → Server Settings이며, 이곳에서 Auto-Evict를 켜거나 끌 수 있습니다. 한국어 메뉴명과 최소 지원 빌드는 미확인이므로 문서의 영문 표기를 기준으로 현재 화면을 대조하세요.
Auto-Evict를 켜면 새 JIT 모델을 올리기 전에 이전 JIT 모델을 내립니다. 문서의 ‘최대 한 모델’ 설명도 JIT로 로드된 범위입니다. 수동으로 올린 비JIT 모델은 영향을 받지 않습니다. 따라서 전체 ps 목록에 여러 모델이 있다는 이유만으로 기능 고장이라고 단정하지 않습니다. 꺼 두면 이전 JIT 모델은 TTL 만료 또는 수동 언로드까지 남을 수 있습니다.

활용 예시와 호환성·비용 주의

문서 요약 모델을 사용한 뒤 코딩 모델로 바꾸는 업무를 가정해 보세요. 외부 앱이 JIT로 전환한다면 Auto-Evict의 범위를 확인하고, 직접 로드한 모델이라면 ps로 확인한 후 필요한 것만 unload하는 흐름입니다. 이는 문서 기반 가상 예시이며 절감률·속도 향상을 측정한 결과가 아닙니다.
앱 지원 환경은 Apple Silicon·macOS 14 이상, Windows x64·ARM, Linux x64·ARM64를 공식 사양과 대조해야 합니다. x64 Windows는 AVX2가 필요하며 Linux는 Ubuntu 20.04 이상, 22보다 새 버전은 충분히 테스트되지 않았다는 주의가 있습니다. Intel Mac은 현재 미지원입니다. 이 글의 명령이 모든 기기에서 같은 성능을 보장하지 않습니다.
lms CLI는 MIT 라이선스이지만 LM Studio 앱 전체나 개별 모델의 이용 조건이 모두 MIT라는 뜻은 아닙니다. 언로드를 외부 서비스의 구독·과금 취소로 생각하지 말고 연결 앱의 비용·데이터 전송 정책은 따로 확인하세요.

계속 로드돼 보일 때 점검

실행 직후 ps 결과와 오류 문구, 접속 대상, 수동/JIT 로드 경로를 기록합니다. 외부 앱의 새 요청과 TTL 타이머 재시작 여부를 확인하세요. 목록에서 모델이 빠졌더라도 운영체제 메모리 수치가 정확히 얼마 줄지는 이 문서만으로 보장할 수 없습니다. 해결이 안 되면 앱·CLI 버전과 재현 순서를 공식 지원에 전달하고 모델 디렉터리를 통째로 지우는 우회는 피합니다.

FAQ

Q1. ps에 없는데 ls에는 있으면 오류인가요?

아닙니다. 두 목록의 대상이 달라 다운로드 파일이 남고 메모리에서는 내려간 상태일 수 있습니다.

Q2. TTL을 안 주면 항상 60분 뒤 내려가나요?

아닙니다. 공식 문서는 기본 60분을 JIT에 적용하며 수동 lms load에는 기본 TTL이 없다고 설명합니다.

Q3. Auto-Evict로 수동 모델도 모두 정리되나요?

아닙니다. 비JIT 모델은 영향받지 않으므로 ps로 실제 로드 상태를 확인해야 합니다.

함께 보면 좋은 글

• Ollama 모델 삭제와 메모리 정리 구분: 다른 제품의 비교 참고이며 Ollama 명령을 LM Studio에 적용하지 않습니다.
• 맥북 칩·메모리·macOS 사양 확인: 호환 조건 대조에 참고하되 특정 모델 구동 보장은 아닙니다.

공식 출처·확인일

• lms CLI와 실행 전제·라이선스
• lms ps
• lms load·unload·TTL
• Idle TTL·Auto-Evict
• 시스템 요구사항

확인일 2026-10-28. 문서 고정 버전·각 옵션 최소 버전은 미확인입니다. 설치·로드·언로드·파일 삭제를 직접 실행하지 않았습니다.