# Ollama requires more system memory: проверить память на Linux

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/ollama-requires-more-system-memory/

Сообщение requires more system memory относится к памяти при попытке загрузить модель, а не к свободному месту на диске. На Linux посмотрите, какие модели уже находятся в памяти, и остановите лишь ненужную. Если список пуст или ошибка повторяется, этот шаг не поможет: проверьте параметры запуска и выберите модель, которая подходит вашему компьютеру.

При запуске локальной модели Ollama вы видите `requires more system memory`? Это сообщение о **нехватке доступной памяти для загрузки модели**, а не об ошибке загрузки файла на диск. Ниже — безопасная проверка для домашнего Linux: сначала посмотрите, что уже занимает память, и только потом решайте, менять ли модель. Формулировка ошибки в разных версиях и клиентах может отличаться; Ollama распознаёт также сообщения `out of memory` и `not enough memory`. [s5](#src-s5) [s2](#src-s2)

**Проверено по документации и коду v0.40.13 на 30 октября 2026 года.** Редакция не запускала Ollama с нехваткой памяти и не обещает, что один шаг исправит любой сбой. Нужны установленная Ollama, Linux и терминал. Для просмотра списка не требуется скачивать другую модель; для повторного ответа нужна уже доступная локальная модель. Оперативная память компьютера и память видеокарты — разные ресурсы, а размер файла весов не равен необходимому объёму ни одной из них. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Какие модели уже загружены?

Откройте терминал и введите `ollama ps`. В выводе найдите столбцы `NAME`, `PROCESSOR` и `UNTIL`: это **модели в памяти**, а не весь список скачанных файлов. Пустой список означает, что выгружать здесь нечего; переходите к последнему разделу. Для сравнения `ollama ls` показывает модели в каталоге Ollama; это не доказательство, что каждый тег выполняется без облака. Если сервер Ollama вообще не отвечает, сначала [проверьте его локальную службу](/zhurnal/ollama-connection-refused/) — это другая ошибка. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4)

## Как освободить память без удаления модели?

Если `ollama ps` показывает **другую модель, которая сейчас вам не нужна**, остановите только её: команда имеет вид `ollama stop ИМЯ_ИЗ_СТОЛБЦА_NAME`. Вместо заглавных слов подставьте точное имя из собственного вывода; это шаблон, **не команда для дословного копирования**. В официальном примере используется `ollama stop llama3.2`, но не запускайте его, если у вас другая модель. Повторите `ollama ps`: остановленная модель должна исчезнуть из списка загруженных, но остаться в `ollama ls`. Не удаляйте файлы и не завершайте процесс сервера ради этого шага. Если другая программа использует модель прямо сейчас, дождитесь окончания её запроса прежде, чем останавливать. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4)

Теперь **повторите тот же запрос к своей модели**, который вызвал ошибку. Критерий успеха — модель отвечает на ваш запрос и появляется в `ollama ps`, а не просто исчезновение сообщения. Это проверка, которую должен выполнить читатель; редакция не получала здесь ответа модели. Планировщик Ollama уже может сам выгрузить другие модели и один раз повторить загрузку после ошибки, поэтому ручная остановка не гарантирует дополнительного результата. [s2](#src-s2) [s1](#src-s1)

## Что делать, если список пуст или ошибка повторяется?

Запишите точное имя модели, сообщение об ошибке и параметры запуска. Увеличенная длина контекста — количество текста, которое модель держит в одном разговоре, — тоже требует дополнительной памяти; если вы повышали её вручную, вернитесь к прежнему значению и повторите тот же короткий учебный запрос, не рассчитывая на сохранение очень длинного документа в коротком контексте. Если ресурса всё равно недостаточно, выбирайте меньший **совместимый вариант** по требованиям вашего компьютера, а не по одному размеру скачанного файла. При работе на процессоре и на видеокарте пределы и способ размещения различаются; здесь нет универсального числа гигабайт и обещания, что любая меньшая модель запустится. [s3](#src-s3) [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

**Учебная проверка:** в своём обычном локальном чате спросите уже установленную модель «Сколько будет два плюс два?». Если она отвечает, убедитесь, что указан именно нужный тег модели; арифметический ответ сам по себе не доказывает правильное размещение или отсутствие сетевых обращений. Когда памяти по-прежнему не хватает, [сверьте подход модели с железом](/zhurnal/videokarta-dlya-llm/) и не путайте этот сбой с [нехваткой места на диске при скачивании](/zhurnal/ollama-no-space-left-on-device/). [s1](#src-s1)

## Источники

1. [Ollama FAQ v0.40.13: ollama ps, stop и одновременные модели](https://github.com/ollama/ollama/blob/04088e7c9d41cba5d33bafbf788d87a465c79d5b/docs/faq.mdx) — получено 2026-10-30
2. [Ollama v0.40.13: обработка ошибки загрузки в планировщике](https://github.com/ollama/ollama/blob/04088e7c9d41cba5d33bafbf788d87a465c79d5b/server/sched.go) — получено 2026-10-30
3. [Ollama v0.40.13: длина контекста и расход памяти](https://github.com/ollama/ollama/blob/04088e7c9d41cba5d33bafbf788d87a465c79d5b/docs/context-length.mdx) — получено 2026-10-30
4. [Ollama CLI v0.40.13: список, запуск и остановка модели](https://github.com/ollama/ollama/blob/04088e7c9d41cba5d33bafbf788d87a465c79d5b/docs/cli.mdx) — получено 2026-10-30
5. [Ollama v0.40.13: признаки ошибки нехватки памяти в выводе движка](https://github.com/ollama/ollama/blob/04088e7c9d41cba5d33bafbf788d87a465c79d5b/llm/status.go) — получено 2026-10-30