fn_registry/python/functions/ml/diffusers_unload.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
diffusers_unload	function	py	ml	1.0.0	impure	def diffusers_unload(pipe: Any | None = None) -> None	Libera la memoria de un pipeline diffusers. Si pipe=None limpia el cache global de diffusers_load_pipeline. Siempre llama gc.collect() y torch.cuda.empty_cache().	diffusers ml memory cleanup vram cache				false	error_go_core	torch gc	name desc pipe Pipeline a liberar con del. Si None, limpia el cache global _PIPELINE_CACHE de diffusers_load_pipeline (descarga todos los pipelines cacheados).	None. Efecto secundario: del pipe si pasado, cache limpiado si None, gc.collect() y torch.cuda.empty_cache() siempre.	true	unload None limpia cache cuda si disponible	python/functions/ml/tests/test_diffusers_backend.py	python/functions/ml/diffusers_unload.py

Ejemplo

from diffusers_unload import diffusers_unload

# Liberar un pipeline especifico
diffusers_unload(pipe)

# Limpiar TODO el cache (descarga todos los modelos en memoria)
diffusers_unload()

Notas

del pipe no garantiza liberacion inmediata si hay otras referencias al objeto. Llamar diffusers_unload(pipe) + borrar la referencia local (pipe = None) para asegurar que el GC pueda recolectar.

torch.cuda.empty_cache() solo libera cache del allocator de PyTorch, no memoria que otros procesos ocupen. Para liberacion total, el proceso debe terminar.

Import lazy de torch — si no esta instalado, omite empty_cache silenciosamente.