Lokalny LLM nie działa na Windowsie
Ollama na CPU, brak CUDA w WSL2, modele wlokące się na współdzielonej pamięci GPU — windowsowe rozwiązania problemów z lokalnymi LLM-ami, z poleceniami PowerShell.
ollama psWindows psuje lokalną AI na sposoby, których pozostałe dwie platformy w większości nie znają — i prawie żaden z nich nie zgłasza się jako błąd. Sterownik się instaluje, model się ładuje, generowanie rusza — tyle że na CPU, z prędkością czterech tokenów na sekundę, podczas gdy sprawny RTX stoi na zerze. Tak wygląda większość windowsowych problemów w tym dziale: coś po cichu wybrało wolniejszą drogę i nikt cię o tym nie uprzedził.
Winowajcy są w zasadzie czterej. Sterownik NVIDII na Windowsie, zamiast zgłosić brak pamięci, przenosi nadmiar do RAM-u — więc za duży model nie odmawia uczciwie, tylko zwalnia. Ollama instaluje się w profilu użytkownika, bez uprawnień administratora, więc terminal otwarty wcześniej (albo uruchomiony jako administrator) po prostu jej nie widzi. Laptopy hybrydowe domyślnie podsuwają procesom konsolowym zintegrowaną kartę. A WSL2 ma własną warstwę sterowników, którą instalacja linuksowego sterownika wewnątrz dystrybucji — wykonana w najlepszej wierze — potrafi bezszelestnie zniszczyć.
Zacznij od tabeli diagnostycznej na stronie, która pasuje do twojego objawu. Jeśli objawu jeszcze nie masz, uruchom ollama ps i spójrz na kolumnę Processor — 100% GPU, 100% CPU albo podział między nimi powie ci, w której połowie tej listy jesteś.
- CUDA out of memorytorch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 7.21 GiB already allocated)
- Ollama: „model requires more system memory than is available”Error: model requires more system memory (9.2 GiB) than is available (7.6 GiB)
- LM Studio: „Failed to load model” (za mało pamięci)Failed to load model. Error loading model: unable to allocate backend buffer
- „No CUDA-capable device is detected”RuntimeError: No CUDA-capable device is detected
- Brak pamięci przy długim kontekście (winny jest cache KV, nie wagi)llama_new_context_with_model: failed to allocate KV cache
- GPU AMD niewykrywane / ROCm nieobsługiwany (Ollama i llama.cpp)Error: no compatible GPUs were discovered
- Brak miejsca na dysku / nieudane pobieranie GGUF przy dużych modelachError: write /root/.ollama/models/blobs/sha256-...: no space left on device
- Ollama „connection refused”curl: (7) Failed to connect to localhost port 11434: Connection refused
- CUDA działa na Windowsie, ale nie w WSL2NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
- „ollama is not recognized as an internal or external command”'ollama' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file.
- Przenieś modele poza dysk C:Error: write /Users/you/.ollama/models/blobs/sha256-...: There is not enough space on the disk.
- Nie mogę połączyć się z Ollamą z innego urządzeniacurl: (7) Failed to connect to 192.168.1.42 port 11434 after 2004 ms: Could not connect to server
- SmartScreen i antywirus blokują instalację lokalnej AIWindows protected your PC
- Model się ładuje, ale działa boleśnie wolnollm_load_tensors: offloaded 0/33 layers to GPU
- Ollama liczy na CPU na Windowsie mimo karty NVIDIANAME ID SIZE PROCESSOR UNTIL
- Współdzielona pamięć GPU na Windowsie każe modelowi pełznąć, zamiast go zatrzymaćTask Manager → Performance → GPU
- Laptop liczy model na karcie zintegrowanej, a nie na RTX-ie+-----------------------------------------+
- Którą kwantyzację GGUF pobrać? (Q4, Q5 czy Q8)Which GGUF quant should I download?
- Lokalny LLM powtarza się albo utknął w pętliThe same sentence again. The same sentence again. The same sentence again. The same sentence ag
- Lokalny LLM wypisuje bełkot? Zły szablon czatu, nie brak VRAM-u<|im_start|>assistant<|im_end|> <|im_start|>user I I I the the of of<|endoftext|>assistantassistant