はじめに：K/V Context量子化とは

Ollamaに革新的な機能、K/V context cache量子化が実装されました。この技術により、LLM（大規模言語モデル）のVRAM使用量を大幅に削減しながら、より大きなコンテキストサイズやモデルの活用が可能になります。

💡 重要ポイント：
K/V context cache量子化は、モデル自体の量子化とは異なり、LLMの「作業メモリ」に当たる部分を最適化する技術です。

主要なメリット

K/V Context Cache量子化がもたらす3つの主要なメリットをご紹介します：

量子化タイプ	VRAM使用量	削減率	品質への影響
F16 K/V	約6GB	-	なし
Q8_0 K/V	約3GB	50%	最小限
Q4_0 K/V	約2GB	66%	若干あり

💡 活用例：
Q8_0による3GBのVRAM節約で、以下のいずれかが可能になります：

コンテキストサイズを32Kから64Kへ倍増

より大きなモデル（8Bから14B）への移行

# 1. Flash Attentionを有効化
export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1

# 2. K/V cache量子化をQ8_0に設定
export OLLAMA_KV_CACHE_TYPE="q8_0"

# 3. Ollamaを起動
ollama serve

K/V Context Cache量子化は、LLMの実用性を大きく向上させる革新的な技術です。特にQ8_0量子化は、品質をほとんど犠牲にすることなくVRAM使用量を半減できる優れたソリューションとなっています。

🎯 おすすめの使い方：

通常使用：Q8_0を選択

VRAM制約が厳しい場合：Q4_0を検討

品質重視の場合：F16を使用