lmstudio-ai/lms

lmstudio-ai/lms – LM Studio용 명령줄 인터페이스

소개 – lms는 LM Studio 데스크톱 애플리케이션(로컬 LLM 개발 환경)과 통신하는 작은 CLI입니다. 이를 통해 내장 API 서버를 시작/중지하고, LM Studio가 다운로드한 모델을 나열 및 로드하며, 터미널에서 몇 가지 관리 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 기능

• 상태 및 서버 제어 – lms status는 LM Studio가 실행 중인지 확인하며, lms server start|stop은 로컬 추론 서버를 전환합니다.
• 모델 인벤토리 – lms ls는 디스크에 저장된 모든 모델을 나열합니다(--json으로 기계 판독 가능한 출력, --decision으로 결정형 모델 필터링 가능). lms ps는 현재 추론을 위해 로드된 모델을 보여줍니다.
• 로드 및 언로드 – lms load <path>는 모델을 서버에 로드하며, -y 옵션을 사용하면 프롬프트 없이 최대 GPU 가속을 강제합니다. lms unload <id>는 특정 모델을 제거하고, --all은 모든 모델을 지웁니다.
• 프로젝트 스캐폴딩 – lms create는 LM Studio SDK를 사용하여 새 프로젝트를 시작하며, 확장 기능이나 사용자 지정 파이프라인을 구축하는 개발자에게 유용합니다.
• 로그 스트리밍 – lms log stream은 LM Studio의 로그를 콘솔로 출력하여 빠른 디버깅을 지원합니다.

설치 방법 – 이 CLI는 LM Studio 0.2.22 이상 버전에 포함되어 있습니다. lms 명령어를 사용할 수 없는 경우 npx lmstudio install-cli를 실행하여 전역으로 설치하십시오.

대상 사용자 – LM Studio 작업 시 터미널 워크플로우를 선호하는 모든 사용자: 데이터 과학자, ML 엔지니어, 또는 모델 로드 스크립트 작성, 추론 서버 시작, CI 파이프라인에 LM Studio 통합을 원하는 애호가.

개발 참고 사항 – 이 CLI는 lmstudio.js 모노레포 내부에 있으며 단독으로 빌드할 수 없습니다. 기여하려면 전체 저장소를 복제하고 npm install && npm run build를 실행한 다음, node publish/cli/dist/index.js를 통해 빌드된 CLI를 호출하십시오.

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모든 세부 정보는 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.