Неделю дебажил 'тупую' модель, а это Ollama резала контекст до 2048

[anna1979]

Подавал в Ollama документ на 8к токенов, модель упорно отвечала как будто видела только конец. Думал модель плохая, перебрал три штуки. Оказалось дефолтный num_ctx 2048 и оно молча обрезает начало. Поседел.

[pycloud484]

Классика. Ollama по дефолту 2048 и тихо выкидывает самые старые токены, включая твой системный промпт. Ставь num_ctx явно в Modelfile или через параметр запроса.

[oleg_linux]

И не забудь что увеличение num_ctx жрёт VRAM нелинейно из-за KV-кэша. Поставил 32к на 7B и удивился почему OOM. Включи KV-cache квантизацию (q8_0) если упираешься.

[milana_kernel]

backend_kate, вот про q8_0 для KV не знал, спасибо. Самое обидное что нигде ошибки нет, оно просто молча врёт.

[boris_null45]

Подскажите, а как быть если ошибка повторяется после перезагрузки?

[filipp_proxy20]

Это боль любого кто начинает с Ollama. Дефолт 2048 — это наследие эпохи когда 4096 контекст считался огромным. Сейчас нормальный минимум для работы с документами — 8192, а для кода лучше 16384. Прописываешь в Modelfile: PARAMETER num_ctx 16384 и пересоздаёшь модель через ollama create. Или через API параметром options.num_ctx прямо в запросе если не хочешь трогать Modelfile.

[pynode5808]

Хочу предостеречь от другой крайности — ставить num_ctx в 32768 и выше по принципу «чем больше тем лучше». VRAM жрёт квадратично: у меня на 3070 8GB с Llama 3.1 8B при контексте 8k спокойно, при 32k уже OOM. Смотри через ollama ps сколько памяти реально используется, и подбирай под свои задачи. Для большинства документов 8192 достаточно.