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[Feature]: Persist per-model LM Studio load configuration when PAIR manages llmster

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
go
Área
backend

Línea de trabajo

Comienza con el manifiesto actual del motor de LM Studio y su punto de entrada lms load <model>. Traza cómo PAIR gestiona la descarga, la carga, la expulsión, la eliminación y la restauración automática de modelos; después, determina dónde pueden persistir las configuraciones por nodo y por modelo. Se considera completado cuando las opciones de carga compatibles sobreviven a los escenarios de reinicio y reboot enumerados, se muestran eficazmente y están documentadas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Feature request

Please support persistent, per-node/per-model LM Studio load options when PAIR manages llmster.

Current behavior

The current LM Studio engine manifest loads a model with only:

lms load <model>

PAIR's UI supports downloading, loading, ejecting, and deleting models, but does not expose or persist important LM Studio load parameters.

Use case

Our existing GPU workstation requires deterministic settings such as:

lms load qwen/qwen3.6-35b-a3b   --gpu max   --context-length 200000   --parallel 2   --identifier qwen/qwen3.6-35b-a3b

These settings affect VRAM use, concurrency, context capacity, performance, and the stable model identifier used by existing applications. Falling back to LM Studio defaults after a PAIR or engine restart is not equivalent behavior.

Requested behavior
  1. Allow load options to be configured per model and per node.
  2. Persist those options across PAIR restarts, engine restarts, unload/reload operations, and machine reboots.
  3. Apply the saved configuration when PAIR automatically loads or restores a model.
  4. Display the effective load configuration and document which LM Studio options PAIR supports or intentionally ignores.

At minimum, support GPU offload, context length, parallelism, and a stable identifier. A generic advanced-arguments/configuration mechanism would also cover future lms load options.

Lenguaje dominante
Go
Estrellas
1.6k
Forks
266
Merge medio
3 d 15 h
PR fusionados (30 d)
23

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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