# Две модели в Ollama одновременно: память и параллельные обращения

Как запускать две модели Ollama одновременно: отдельные веса, контекст, число запросов, очередь и проверка фактического удержания в памяти.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-01
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/ollama-two-models-parallel/
Language: ru

Две модели в Ollama могут работать одновременно только при подходящей поддержке и достаточных ресурсах выбранного режима. Нужно различать хранение двух наборов весов и параллельные запросы к каждому из них. Если памяти недостаточно, система способна поставить обращение в очередь и сменить загруженную модель. Это не равно одновременному исполнению.

## Разделите два уровня параллельности

Первый уровень — сколько моделей остаётся загруженными. Второй — сколько запросов обслуживает одна модель. Их сочетание определяет потребность в весах, контексте и рабочих буферах. Увеличение только числа клиентов не показывает, какой уровень фактически вырос.

В [официальном FAQ Ollama](https://docs.ollama.com/faq) описаны `OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS` и `OLLAMA_NUM_PARALLEL`. Это разные настройки. Для серверного процесса нужно также подтвердить, что он получил новые переменные окружения: изменение в терминале клиента не обязательно затрагивает уже работающую службу.

## Сначала проверьте каждую модель отдельно

Загрузите модель A, выполните короткий запрос и запишите размещение через `ollama ps`. Затем выгрузите её предусмотренным способом и повторите опыт с моделью B. Сохраните контекст, время загрузки и память. Такой контроль показывает минимальные условия каждого артефакта без взаимного влияния.

Если одна модель отдельно уже работает в смешанном режиме, не предполагается, что две автоматически останутся полностью на GPU. Поддержку оборудования сверяйте с [официальной страницей GPU](https://docs.ollama.com/gpu). Общее объяснение размещения приведено в [статье CPU/GPU](/ru/journal/ollama-cpu-gpu-split/).

## Проверьте удержание и фактическую очередь

Практический сценарий: запрос к A, затем к B, затем снова к A. Сравните время повторной загрузки и список активных моделей после каждого шага. Если первая выгружается перед второй, вы наблюдаете переключение, а не устойчивое совместное размещение.

Теперь отправьте два запроса одновременно, записав время начала и первого ответа каждого. Не ограничивайтесь тем, что оба HTTP-соединения открылись: одно обращение может ожидать. Полезно наблюдать журнал и список моделей в ходе теста, чтобы связать задержку с загрузкой или очередью.

## Учтите контекст каждой модели

Сумма размеров файлов не является полной потребностью. Каждой активной модели и её последовательностям нужны дополнительные ресурсы. Два коротких одиночных запроса отличаются от двух длинных параллельных диалогов. Настройки контекста должны быть явными и включаться в отчёт.

Для первой проверки выберите умеренный вход и небольшой резерв ответа. Далее увеличивайте только один фактор: длину либо число одновременных обращений. Управление длиной описано в [руководстве контекста Ollama](/ru/journal/ollama-context-length-setting/). Так можно показать границу полезного режима, не полагаясь на случайно свободную память.

При длительном опыте следите за обращениями после простоя. Изменение порядка запросов и времени удержания способно поменять загруженный набор моделей даже при одинаковых исходных параметрах процесса.

## Решите, нужен ли совместный запуск

Если модели используются по очереди и переключение допустимо, удерживать обе в памяти необязательно. Если нужны предсказуемые одновременные ответы, стоит сравнить отдельные устройства, более ёмкую карту или другой профиль. Это решение зависит от частоты переключений и требований к ожиданию.

Владелец GPU может предложить измеренную схему: одна модель постоянно либо две с проверенным переключением или совместным размещением. Финансовому партнёру такой отчёт помогает обосновать дополнительную ёмкость.