パフォーマンスのヒント：LimitMEMLOCK=infinityでローカルモデルのVRAM/RAMをロックする

ローカルモデルがVRAMとRAMの合計に収まる場合、プロバイダーのsystemdユニットの[Service]ヘッダーの下にLimitMEMLOCK=infinityを追加することで、モデルプロバイダーのメモリを常駐させることができます。するとカーネルはモデルの重みをディスクにページングしなくなり、モデルがロードされた後の速度低下のほとんどはこれが原因です。

ユニットファイル

r/openclawにLM Studioの動作例として投稿されたものです（パスとユーザー名はご自身のインストールに合わせて編集してください）：

[Unit]
Description=LM Studio Server
RequiresMountsFor=/home

[Service]
LimitMEMLOCK=infinity
Type=oneshot
RemainAfterExit=yes
User=********
Environment="HOME=/home/"
ExecStartPre=/home//.lmstudio/bin/lms daemon up
ExecStartPre=/home//.lmstudio/bin/lms load text-embedding-bge-large-en-v1.5 --yes
ExecStartPre=/home//.lmstudio/bin/lms load qwen3.6-35b-a3b-uncensored-hauhaucs-aggressive --yes
ExecStart=/home//.lmstudio/bin/lms server start
ExecStop=/home//.lmstudio/bin/lms daemon down
[Install]
WantedBy=multi-user.target

各部分の役割

• LimitMEMLOCK=infinity — デフォルトのプロセスごとのmlock上限を解除し、ロードされたモデルをスワップやページングの対象外に保ちます。
• lms daemon upを含むExecStartPre — 何よりも先にLM Studioデーモンを起動します。
• lms load <model> --yes — サービス起動時に各モデルを事前ロードします。この例では埋め込みモデル（text-embedding-bge-large-en-v1.5）とチャットモデル（qwen3.6-35b-a3b-uncensored-hauhaucs-aggressive）をロードします。
• ExecStartとしてのlms server start — OpenAI互換のサーバーを起動します。
• ExecStopとしてのlms daemon down — シャットダウン時にクリーンアップします。
• RequiresMountsFor=/home — モデルファイルを含むホームパーティションがサービス開始前にマウントされていることを保証します。
• Type=oneshotとRemainAfterExit=yes — 起動コマンドが終了した後もユニットはアクティブとみなされます。これはlms CLIが別途管理するデーモンに適しています。

注意点

このヒントは、モデルがVRAM+RAMに収まることを明示的に前提としています。収まらない場合、メモリをロックするのは間違った手段です — 問題を別の場所に押しやるだけです。収まるようになれば、推論時のページングによるストールを避けられるのが利点です。

適用するには：このブロックをユニットファイルに追加し、systemctl daemon-reloadを実行してサービスを再起動します。対象読者はLM Studioをsystemdサービスとしてヘッドレスで実行している開発者です。同じ考え方は、重みをメモリに固定したいあらゆるプロバイダープロセスにも当てはまります。