Ollama · память и хранение · 30 октября 2026

Как выгрузить модель Ollama из памяти и сохранить её на SSD

Посмотрите имя загруженной модели командой ollama ps, выполните ollama stop ИМЯ_МОДЕЛИ и снова проверьте список. Для освобождения оперативной памяти не требуется удалять модель с диска. Команда ollama rm решает другую задачу — удаление из локальной библиотеки.

Инструкция по официальной документации, проверенной 30.10.2026. Команды на FEVM FAEX1 в рамках подготовки статьи не выполнялись. Порядок проверки ниже — редакционная методика.

Выгрузить из памяти ≠ удалить с диска

1. До

Модель есть в памяти
ollama ps

2. Действие ↓

Выгрузить выбранную модель
ollama stop ИМЯ_МОДЕЛИ

3. После

Нет в ps · остаётся в ls
Файл модели сохранён

Ожидаемая последовательность. Схема не выполняет команды и не измеряет память.

Что именно вы хотите освободить

Сначала определите цель: подготовить память для следующей модели или убрать ненужный файл с накопителя. Это разные действия. Для выбора компьютера полезна оценка памяти модели, а для библиотеки файлов — расчёт места на SSD. Здесь разбираем переключение между уже установленными моделями.

Команды Ollama: назначение по документации CLI
Задача	Команда	Что проверять
Увидеть загруженные модели	`ollama ps`	Точное имя модели в памяти
Выгрузить выбранную модель	`ollama stop ИМЯ_МОДЕЛИ`	Исчезла ли она из `ps`
Посмотреть локальную библиотеку	`ollama ls`	Осталась ли запись о модели
Удалить модель	`ollama rm ИМЯ_МОДЕЛИ`	Это отдельное действие для очистки библиотеки

Основание: справочник команд Ollama. В командах ниже ИМЯ_МОДЕЛИ — обозначение для замены, а не готовое имя. Скопируйте значение из своей строки, включая тег после двоеточия, если он указан.

Пошагово: выгрузить и убедиться, что файл остался

Завершите текущую работу. Дождитесь ответа, остановите собственные фоновые задания. Если сервером пользуются коллеги, согласуйте время проверки. Выберите одну модель, с которой будете работать.
Откройте терминал на компьютере с Ollama. В этой инструкции предполагается один локальный сервер. Если клиент настроен на другой адрес или отдельную среду, сначала уточните, какой экземпляр Ollama обслуживает команды.
Снимите исходное состояние. Выполните ollama ps и ollama ls. Найдите одну и ту же модель в обоих списках. Если в ps её уже нет, команда выгрузки для неё сейчас не нужна.
Выгрузите выбранную модель. Выполните команду ниже, затем повторите оба списка.

ollama stop ИМЯ_МОДЕЛИ
ollama ps
ollama ls

Ожидаемый результат проверки: выбранной модели нет среди загруженных, но она остаётся в локальной библиотеке. Сохраните вывод до и после. Для следующего запуска используйте её прежнее имя; отдельно проверьте, отвечает ли она на обычный вопрос.

Почему модель остаётся в памяти после ответа

По FAQ Ollama, по умолчанию модель удерживается в памяти пять минут. Это позволяет быстрее обслуживать повторные обращения. Клиент может задавать другое время через keep_alive. Поэтому окончание ответа само по себе ещё не означает выгрузку.

Для разовой ручной проверки достаточно ollama stop. Постоянные настройки сервера лучше менять после того, как вы проверили обычный рабочий сценарий и поняли, какая пауза между запросами вам нужна.

Для своего приложения: выгрузка через API

В API генерации предусмотрен параметр keep_alive. Значение 0 задаёт немедленную выгрузку; положительная длительность, например "5m", задаёт удержание. Параметр запроса имеет приоритет над серверным OLLAMA_KEEP_ALIVE, как поясняет FAQ.

Если вы уже используете локальный API, отправьте POST на http://localhost:11434/api/generate с типом содержимого application/json и телом ниже. Замените имя на своё. Это пустой запрос на выгрузку, а не пример рабочего вопроса:

{
  "model": "ИМЯ_МОДЕЛИ",
  "keep_alive": 0
}

Затем проверьте GET /api/ps: этот метод возвращает модели, загруженные в память. Для проверки библиотеки есть GET /api/tags. Сопоставляйте точное имя, а не только число записей. Методы описаны в документации /api/ps и /api/tags. Здесь localhost означает компьютер, на котором выполняется запрос; для удалённого сервера используется его уже настроенный адрес.

Если результат отличается от ожидаемого

Модель снова появилась в списке загруженных

Для проверки исключите новые обращения из чата, редактора и других клиентов. Затем повторите последовательность и запишите время появления модели. Повторная загрузка после запроса — возможное объяснение, а не установленная причина вашего случая.

Модели нет в ps, но общая занятая память почти не изменилась

Не делайте вывод по одному числу в диспетчере задач. Зафиксируйте показатели процесса Ollama и других приложений в одинаковых условиях. Отсутствие строки в ps подтверждает состояние модели у этого сервера, но не отсутствие других потребителей памяти на компьютере. По одному снимку нельзя установить причину.

Команда не найдена или сервер недоступен

Запишите полный текст ошибки. Уточните, установлен ли клиент Ollama в этой среде и доступен ли выбранный сервер. Ошибка соединения не подтверждает, что модель выгружена или удалена.

Карточка результата для повторной проверки

Дата и время → ОС и версия Ollama → адрес сервера → точное имя модели → вывод ps и ls до → команда выгрузки → вывод ps и ls после → какие клиенты оставались открыты → результат следующего запуска.

Для FEVM FAEX1 с 128 ГБ это общий объём памяти CPU/GPU, а не выделенная VRAM. Выгрузка не увеличивает установленный объём и не гарантирует запуск любой следующей модели. Поддержку ускорения и рабочий контекст проверяют отдельно. Если пока выбираете программу, начните со сравнения LM Studio и Ollama.

Источники проверены 30.10.2026: CLI Ollama, FAQ, Generate API, Running models API, Local models API. Результатов аппаратных испытаний и измерений освобождённого объёма в статье нет.