Ollama Remove Model : Supprimer des LLM locaux sur n’importe quel système d’exploitation

La réponse courte : utiliser ollama rm. Ollama fournit une interface CLI unique, compatible avec tous les systèmes d’exploitation, permettant de supprimer des modèles locaux ; elle fonctionne de façon identique sous Windows, macOS et Linux. Ce guide présente la commande exacte à utiliser, comment lister les modèles installés, où les fichiers sont stockés, comment effectuer une suppression groupée et comment vérifier que l’espace disque a bien été libéré.

La commande : ollama rm

Listez d’abord les modèles installés afin d’utiliser la bonne étiquette :

ollama list

La sortie ressemble à ceci :

NAME                    ID              SIZE      MODIFIED
llama3.1:8b             42182419e950    4.7 GB    il y a 2 jours
qwen3:8b                a1b2c3d4e5f6    5.2 GB    il y a 1 semaine
gemma3:4b               f6e5d4c3b2a1    3.3 GB    il y a 3 semaines

Ensuite, supprimez le modèle par nom et étiquette :

ollama rm llama3.1:8b

Vous devriez voir apparaître le message 'llama3.1:8b' supprimé. Si vous omettez l’étiquette, Ollama utilise par défaut :latest. Cela risque de ne pas correspondre au modèle effectivement installé — copiez toujours l’étiquette depuis la sortie de la commande ollama list. Le bloc rm est documentée dans la référence officielle de l’interface CLI, disponible sur le dépôt GitHub d’Ollama.

Suppression de plusieurs modèles

ollama rm accepte plusieurs arguments :

ollama rm llama3.1:8b qwen3:8b gemma3:4b

Il s’agit de l’approche la plus sûre pour une suppression groupée, car Ollama gère automatiquement la suppression des références aux blobs.

Suppression de tous les modèles en une seule fois

Sous macOS ou Linux (bash/zsh) :

ollama list | tail -n +2 | awk '{print $1}' | xargs -r -n1 ollama rm

Sous Windows PowerShell :

ollama list | Select-Object -Skip 1 | ForEach-Object { ($_ -split '\s+')[0] } | ForEach-Object { ollama rm $_ }

Si la boucle pose problème selon votre version de shell, revenez à la suppression un modèle à la fois — la syntaxe de l’interface CLI est stable, contrairement aux chaînes de pipes.

Emplacement du stockage des modèles par Ollama

Connaître l’organisation du stockage est essentiel pour confirmer que l’espace disque a bien été libéré, migrer des modèles vers un autre disque ou nettoyer après une installation corrompue.

Système d'exploitation	Répertoire par défaut des modèles
macOS	~/.ollama/models
Linux	~/.ollama/models (installation utilisateur) ou /usr/share/ollama/.ollama/models (installation en tant que service systemd)
Windows	%USERPROFILE%.ollamamodels (généralement C:\Users<vous>\.ollama\models)

Dans ce répertoire, vous trouverez deux sous-dossiers : blobs/ contient les fragments bruts des poids et de la configuration (adressés par hachage SHA256), et manifests/ contient les petits fichiers JSON qui associent un nom comme llama3.1:8b à un ensemble de blobs. Lorsque vous exécutez ollama rm, le manifeste est supprimé en premier, puis tout blob non référencé par un autre manifeste est éliminé. C’est pourquoi la suppression d’un modèle partageant des couches avec un autre peut libérer moins d’espace que prévu.

Les chemins de stockage d’Ollama sont décrits dans le répertoire de documentation du projet sur GitHub, y compris le OLLAMA_MODELS que vous pouvez définir pour déplacer ce répertoire.

Remarques spécifiques aux plateformes

Windows

L’interface CLI est identique : ouvrez PowerShell ou l’invite de commandes, puis exécutez ollama rm <modèle>. Si un modèle semble verrouillé, quittez d’abord l’icône Ollama dans la zone de notification (clic droit → Quitter Ollama) — le service en arrière-plan peut encore conserver un verrou si vous avez tenté une suppression manuelle du dossier. Pour une réinitialisation complète : quittez Ollama depuis la zone de notification, puis supprimez %USERPROFILE%.ollamamodelsRéinstallez-le en suivant les instructions disponibles dans notre Guide d’installation d’Ollama.

macOS

Exécuter ollama rm <modèle> dans le Terminal. Si vous avez installé Ollama.app, quittez-le depuis la barre de menus avant de modifier manuellement ~/.ollama/modelssupprimer complètement désinstaller Ollama l’application, faites-la glisser vers la Corbeille et supprimez ~/.ollama.

Linux

Pour une installation utilisateur, ollama rm fonctionne comme prévu. Pour l’installation en tant que service systemd (celle par défaut via l’installateur curl), les modèles sont stockés sous le répertoire de l’utilisateur du service, généralement ollama l’utilisateur du service /usr/share/ollama/.ollama/modelsExécutez l’interface CLI en tant que même utilisateur que celui exécutant le service, ou utilisez sudo -u ollama ollama rm <modèle>Arrêtez le service avant tout nettoyage manuel du système de fichiers :

sudo systemctl stop ollama
sudo rm -rf /usr/share/ollama/.ollama/models
sudo systemctl start ollama

Vérification de la libération de l’espace disque

Après avoir supprimé un modèle, vérifiez deux points :

1. ollama list n’affiche plus ce modèle.
2. Le répertoire des modèles a diminué de taille. Sur macOS/Linux : du -sh ~/.ollama/modelsSur Windows, dans PowerShell : (Get-ChildItem $env:USERPROFILE\.ollama\models -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1GB.

Vérifications rapides de cohérence pour des modèles bien connus (poids uniquement, quantifiés en 4 bits sur disque, proches de l’empreinte mémoire GPU) : base de données des modèles Convly, une quantification 4 bits sur disque correspond approximativement à l’occupation de la VRAM :

Modèle	Taille approximative sur disque (4 bits)
Gemma 3 4B	~3 Go
Mistral 7B	~4,5 Go
Llama 3.1 8B	~5 Go
Qwen3 8B	~5 Go
Phi-4	~9 Go
Gemma 3 27B	~16 Go
Qwen3 32B	~20 Go
Llama 3.3 70B	~40 Go

Si l’espace libéré semble faible, vérifiez si une autre étiquette (tag) est encore installée — par exemple, si vous avez supprimé llama3.1:8b mais llama3.1:8b-instruct-q4_K_M est toujours présent, ils peuvent partager des blobs. Pour estimer l’occupation disque avant d’installer un remplaçant, utilisez la commande calculateur de VRAM Convly.

Suppression d’un modèle via l’API REST

Ollama expose également un point de terminaison de suppression sur son serveur HTTP local (par défaut http://localhost:11434):

curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d '{"name": "llama3.1:8b"}'

Ce point de terminaison renvoie le code HTTP 200 en cas de réussite, et 404 si le modèle n’est pas installé. Il est particulièrement utile pour automatiser le nettoyage sur des hôtes distants ou des agents CI. La documentation complète de l’API est disponible dans les docs Ollama.

Erreurs courantes

• Supprimer manuellement des fichiers pendant qu’Ollama est en cours d’exécution. Sur Windows notamment, cela peut laisser des manifestes orphelins. Privilégiez toujours ollama rmet arrêtez le service avant toute modification du dossier.
• Confondre l’étiquette (tag). ollama rm llama3.1 cible llama3.1:latestSi vous avez téléchargé llama3.1:8b, il s’agit d’un manifeste différent qui ne sera pas supprimé.
• Croire à tort que la VRAM va changer. La suppression d’un modèle libère de l’espace disque, pas de la mémoire GPU. La VRAM n’est occupée que tant qu’un modèle est chargé ; utilisez ollama ps pour voir quels modèles sont actuellement chargés, et ollama stop <modèle> pour le décharger.
• Oublier les constructions personnalisées à partir d’un Modelfile. Les modèles créés à l’aide de ollama create mymodel -f Modelfile apparaissent dans ollama list comme n’importe quel autre modèle et sont supprimés avec la commande ollama rm mymodel.

Si vous réévaluez les modèles à conserver, les Meilleurs modèles locaux pour Ollama et le Classement des grands modèles linguistiques (LLM) sont utiles pour choisir des remplaçants en fonction de leur taille et de leurs capacités. Si la saturation disque vous pousse à envisager l’inférence via API à la place, calculez les coûts avec le calculateur auto-hébergement vs API.

Questions fréquemment posées

La commande ollama rm libère-t-il immédiatement de l’espace disque ?

Oui. Dès que le dernier manifeste référençant un blob est supprimé, Ollama élimine ce blob de models/blobs/ sur-le-champ. Vous pouvez le vérifier à l’aide de la commande du -sh ~/.ollama/models avant et après la suppression. Si deux modèles installés partagent des couches, seules les couches propres au modèle supprimé seront libérées.

Comment supprimer tous les modèles Ollama en une seule fois ?

La méthode la plus propre consiste à arrêter Ollama puis à supprimer le répertoire models/ situé sous ~/.ollama (ou arrêtez et désactivez le service, supprimez sur Windows). Redémarrez ensuite Ollama, et ollama list sera vide. Sinon, vous pouvez transmettre la sortie de ollama list dans le dossier xargs ollama rm pour supprimer les modèles un par un via l’interface CLI.

Puis-je supprimer un modèle actuellement chargé en mémoire ?

Pas tant qu’il traite activement une demande. Exécutez ollama ps pour afficher les modèles chargés, ollama stop <modèle> pour le décharger, puis ollama rm <modèle>. Si un client le recharge continuellement, arrêtez d’abord ce client.

Où Ollama stocke-t-il les modèles sous Windows ?

Sous %USERPROFILE%.ollamamodels, qui est normalement C:\Users\\.ollama\models. Vous pouvez modifier cet emplacement en définissant la variable d’environnement OLLAMA_MODELS sur un autre chemin — utile lorsque votre disque système est de petite capacité et que vous souhaitez stocker les modèles sur un SSD secondaire. Redémarrez Ollama pour que la modification prenne effet.

La suppression d’un modèle dans Ollama supprime-t-elle également ce modèle de LM Studio ou d’autres outils ?

Non. Ollama, LM Studioet llama.cpp gèrent chacun leur propre répertoire de modèles. Supprimer llama3.1:8b d’Ollama n’a aucun effet sur un fichier GGUF que vous auriez téléchargé séparément pour LM Studio.

Existe-t-il un moyen de supprimer uniquement les modèles anciens ou inutilisés ?

Ollama ne fournit pas de commande intégrée « nettoyer les modèles inutilisés ». La colonne MODIFIED affichée par ollama list indique la dernière date à laquelle un modèle a été récupéré ou actualisé, et non la date de sa dernière utilisation : elle constitue donc un indicateur imparfait. Pour appliquer une politique plus stricte, écrivez un script utilisant ollama list et supprimez tous les modèles dont la taille dépasse un seuil donné ou dont la date de modification remonte à plus d’une date spécifiée.

Référence

• GitHub d’Ollama — référence CLI incluant ollama rm.
• Répertoire de documentation d’Ollama — points de terminaison API, variables d’environnement, chemins de stockage.
• Guide complet Convly Ollama — flux de travail complet, de l’installation à l’inférence.