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大規模言語モデルオープンソースAIZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月23日 13:00

OllamaのVRAM保持を実測

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OllamaのVRAM保持を実測

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Windows 11上のOllama 0.40.4でqwen2.5:0.5b(936MB)を走らせ、ollama psのUNTIL表示が既定で「4 minutes from now」、keep_alive="30m"指定で「29 minutes from now」になることを確認した。

  2. なぜ重要か

    保持時間を把握すれば、モデルを走らせたまま別の作業にGPUを譲るタイミングを判断しやすくなる。

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背景と解説

Ollamaはモデルを一度ロードすると一定時間GPUメモリに載せたままにする仕様で、その既定値は最後のリクエストから5分だ。今回の検証では、この保持時間がkeep_aliveパラメータで制御できることが改めて確認された。保持時間を延ばせば何度も呼ぶワークロードで再ロードを防げる一方、使い終わりにkeep_alive="0"を送れば明示的に解放できる。GPUを他の用途と共用する環境では、ollama psでUNTILを確認する習慣が状況把握の近道になる。

よくある質問
モデルをすぐVRAMから解放するにはどうすればいいですか?
リクエストのJSONにkeep_alive="0"を指定する。記事の実測では、リクエスト完了から2秒後にollama psが空になった。
ollama psのUNTILが「4 minutes from now」と表示されるのはなぜですか?
UNTILは残り時間表示であり、既定の保持時間は5分である。そのため表示は4分台になる。
保持時間を延ばすにはどうすればいいですか?
リクエストにkeep_alive="30m"のように指定すると、UNTILが「29 minutes from now」に変わり、保持時間が延びる。
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