インストール済みのOllamaモデルを一覧表示・確認・コピー・push・削除できるmacOS/Linux向けターミナルUI。
shanselman/gputaskman
WindowsとNVIDIA GPU向けのターミナルUI。プロセスごとのGPUメモリやエンジンの稼働状況に加え、各GPUワークロード内のLLMの重みとKV-cacheを表示します。
- スター
- 242
- フォーク
- 12
- 未解決の Issue
- 1
- 最終コミット
- 22 時間前
これは何?
gputaskmanは、Windows上のNVIDIA GPU向けのhtop風モニターです。タスク マネージャーではGPUメモリの使用量は分かりますが、何が使っているかまでは分かりません。このツールはWindowsのGPUカウンターとNVMLのデバイス情報を組み合わせ、プロセスごとの使用状況を表示します。ローカルGPUメモリ、GPUからアクセス可能なシステムRAM、エンジンの稼働状況に加え、CUDA、Vulkan、Direct3D、ggml、ONNX Runtimeなどの検出されたランタイムも確認できます。
ローカルAIワークロードでは、マップされたファイル、コマンドライン引数、GGUFヘッダーから候補モデルを特定し、重みとKV-cacheのサイズを推定します。llama.cppのバッファーログ、またはローカルのOllamaやLM StudioのAPIを利用できる場合は、割り当て済みバッファーのサイズと実行中のモデル状態も表示します。特定結果には根拠の強さが示され、DLLの読み込みやファイルのマッピングだけでは、GPU上に配置されている証拠にはならないことも明記されています。
インターフェースは、デバイスのグラフと並べ替え可能なプロセステーブルを備えたライブのターミナルダッシュボードです。スクリプト向けに、単発実行でテキストまたはJSONを出力することもできます。x64とARM64向けのポータブル版はリリースページで公開されており、uvまたはpipを使ってソースから実行することもできます。
主な機能
- 01プロセスごとのローカルGPUメモリ、システムRAMの使用量、エンジンの稼働状況を表示します。
- 02マップされたファイル、起動引数、GGUFヘッダーから読み込み済みモデルを特定します。
- 03llama.cppの重みとKV-cacheのサイズを推定し、利用可能な場合はバッファーログを使用します。
- 04OllamaやLM Studioが起動中の場合、ローカルAPIからモデルの状態を取得します。
- 05ライブTUIに加え、単発実行でテキストやJSONを出力できます。
ユースケース
- WindowsマシンでローカルLLMやその他のAIワークロードがGPUメモリの大半を使用している原因を調べる。
- 低速なフォールバック推論につながる可能性のある、GPUからアクセス可能なシステムRAMの使用を見つける。
- llama-serverやOllamaのプロセスが保持しているローカルモデルとコンテキストサイズを確認する。
- スクリプトやバグ報告向けに、GPU使用状況のスナップショットをJSONで取得する。
クイックスタート
- 1
Git for Windows と uv をインストールします(例:WinGet を使用)
winget install --id Git.Git --exact - 2
uv をインストールします
winget install --id astral-sh.uv --exact - 3
リポジトリをクローンします
git clone https://github.com/shanselman/gputaskman.git - 4
uv を使ってプロジェクトフォルダーから TUI を起動します
cd gputaskman uv run --locked gputaskman
使う前に知っておきたいこと
- 対象は Windows と NVIDIA のみです。CPU のみ、NPU のみ、クラウドでのワークロードは対象外です。
- 最新の Windows WDDM ドライバーを搭載した NVIDIA GPU が必要です。
- 初期段階の実験的なソフトウェアです。分類と GGUF ベースの内訳は推定値です。
- 複数 GPU の割り当てはまだ信頼性が十分ではありません。検証済みの構成は NVIDIA GPU 1 基のみです。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- gputaskman とは?
- WindowsとNVIDIA GPU向けのターミナルUI。プロセスごとのGPUメモリやエンジンの稼働状況に加え、各GPUワークロード内のLLMの重みとKV-cacheを表示します。 gputaskmanは、Windows上のNVIDIA GPU向けのhtop風モニターです。タスク マネージャーではGPUメモリの使用量は分かりますが、何が使っているかまでは分かりません。このツールはWindowsのGPUカウンターとNVMLのデバイス情報を組み合わせ、プロセスごとの使用状況を表示します。ローカルGPUメモリ、GPUからアクセス可能なシステムRAM、エンジンの稼働状況に加え、CUDA、Vulkan、Direct3D、ggml、ONNX Runtimeなどの検出されたランタイムも確認できます。
- gputaskman は無料で使えますか?ライセンスは?
- gputaskman は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- gputaskman は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。gputaskman の最終コミットは 2026年11月6日 です。
- gputaskman は何に使えますか?
- WindowsマシンでローカルLLMやその他のAIワークロードがGPUメモリの大半を使用している原因を調べる。 低速なフォールバック推論につながる可能性のある、GPUからアクセス可能なシステムRAMの使用を見つける。 llama-serverやOllamaのプロセスが保持しているローカルモデルとコンテキストサイズを確認する。 スクリプトやバグ報告向けに、GPU使用状況のスナップショットをJSONで取得する。
- gputaskman のインストール方法は?
- Git for Windows と uv をインストールします(例:WinGet を使用): winget install --id Git.Git --exact uv をインストールします: winget install --id astral-sh.uv --exact リポジトリをクローンします: git clone https://github.com/shanselman/gputaskman.git uv を使ってプロジェクトフォルダーから TUI を起動します: cd gputaskman uv run --locked gputaskman
- gputaskman はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/shanselman/gputaskman
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
NVIDIA DGX SparkなどのGPUマシンを1つ以上、GPU・メモリ・CPU・ネットワーク・ローカルLLMサーバーの情報とともに1つのブラウザー画面で監視できる、セルフホスト型のリアルタイムWebダッシュボード。
GPUやプロセスごとの状態を表示するNVIDIA GPU向け対話型ターミナルモニター。CLIでのデバイス選択とPython APIも備える。
NVIDIA GPUをリアルタイムで監視できるセルフホスト型Webダッシュボード。ハブモードで複数マシンをまとめて監視できます。
LinuxホストやKubernetes上でNVIDIA GPUとGPUファブリックを継続的に監視し、ハードウェアエラーを検出してノードの健全性を報告するGo製デーモン。