Comment mettre à jour Ollama et ses modèles sous Windows, macOS et Linux

Pour mettre à jour Ollama sous Windows ou macOS, cliquez sur l’icône Ollama dans la zone de notification ou la barre de menus, puis choisissez Redémarrer pour mettre à jour — l’application de bureau télécharge automatiquement les nouvelles versions en arrière-plan. Sous Linux, réexécutez le script d’installation officiel : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh. Cette opération met à jour uniquement le runtime Ollama lui-même. Les modèles que vous avez téléchargés doivent être mis à jour séparément, à l’aide de ollama pull.

Ce guide couvre l’ensemble de la procédure : vérifier la version en cours d’exécution, effectuer la mise à jour sur chaque plateforme, distinguer clairement la mise à jour d’Ollama de celle d’un modèle (une nuance souvent négligée), comprendre l’impact d’un « ollama pull » sur votre espace disque, et savoir revenir à une version antérieure si une nouvelle version provoque des dysfonctionnements. Si vous évaluez l’outil lui-même plutôt que de le maintenir, commencez par notre Guide complet d’Ollama.

Vérifiez quelle version vous exécutez

Dans n’importe quel terminal — PowerShell, Terminal.app ou un interpréteur de commandes Linux :

ollama --version
# La version d’Ollama est 0.5.7 (votre numéro sera différent)

ollama -v est la forme abrégée. Si le serveur Ollama est en cours d’exécution (il écoute par défaut sur le port 11434), vous pouvez également l’interroger via HTTP, ce qui est pratique pour les machines distantes et les conteneurs :

curl http://localhost:11434/api/version
# {"version":"0.5.7"}

Comparez cette version avec la dernière version publiée sur la page GitHub des versions du projet (github.com/ollama/ollama/releases) — c’est aussi là que se trouve le journal des modifications. Un point à connaître : si la version de l’interface en ligne de commande (CLI) et celle du serveur en cours d’exécution diffèrent — ce qui arrive fréquemment juste après une mise à jour, avant tout redémarrage — ollama --version affiche un avertissement concernant cette incohérence. Le redémarrage de l’application ou du service permet de le supprimer.

Mettre à jour Ollama lui-même

La méthode appropriée dépend de la façon dont vous l’avez installé :

Windows

L’application Windows vérifie automatiquement la disponibilité des mises à jour. Lorsqu’une mise à jour est prête, cliquez sur l’icône Ollama dans la zone de notification et sélectionnez Redémarrer pour mettre à jour. C’est tout le processus.

Pour effectuer une mise à jour manuelle — ou si l’icône de la zone de notification ne propose rien — téléchargez le dernier fichier OllamaSetup.exe à partir de ollama.com/download et exécutez-le. Il s’installe par-dessus la copie existante sans étape de désinstallation, dans votre profil utilisateur à l’emplacement %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama, donc aucune autorisation d’administrateur n’est requise. Vos modèles sont stockés séparément sous C:\Users\\.ollama et restent inchangés.

macOS

Le même principe s’applique : l’application télécharge les mises à jour en arrière-plan et l’icône de la barre de menus affiche Redémarrer pour mettre à jour lorsqu’une mise à jour est prête. Pour une mise à jour manuelle, téléchargez la dernière version macOS depuis ollama.com/download et remplacez l’application située dans /Applications.

Si vous avez installé l’interface en ligne de commande (CLI) via Homebrew plutôt que via l’application bureau, mettez-la à jour de la même manière que vous l’avez installée : brew upgrade ollama. Notez que la version Homebrew peut présenter un retard de quelques jours par rapport à la version officielle, et qu’exécuter simultanément le serveur installé via Homebrew et l’application bureau constitue une cause classique d’avertissements liés aux incohérences de version — choisissez-en une et tenez-vous-y.

Linux

La même commande unique utilisée pour une installation fraîche (détailée dans notre article Guide d’installation d’Ollama) permet également d’effectuer des mises à jour :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Le script détecte votre pile GPU, remplace le binaire et ne touche pas au répertoire des modèles. Si Ollama fonctionne en tant que service systemd — comportement par défaut lorsque le script l’a configuré — redémarrez-le afin que le serveur corresponde à la nouvelle version de l’interface CLI :

sudo systemctl restart ollama
ollama -v

Si vous préférez ne pas transmettre un script directement à sh, téléchargez l’archive tar Linux (par exemple ollama-linux-amd64.tgz) depuis la page GitHub des versions et extrayez-la par-dessus l’ancienne installation. Les étapes manuelles exactes ont évolué entre les versions ; suivez donc les instructions Linux actuelles fournies dans la documentation officielle d’Ollama plutôt que celles d’un ancien billet de blog.

Docker

docker pull ollama/ollama
docker stop ollama && docker rm ollama
docker run -d --name ollama -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama

À condition que vos modèles soient stockés sur un volume nommé ou un montage lié situé à /root/.ollama (comme indiqué ci-dessus), ils survivent à la recréation du conteneur. Ajoutez vos options GPU habituelles à la commande exécuter commande. Pour figer une version au lieu de suivre la dernière, utilisez un tag de version tel que ollama/ollama:0.5.7.

Mettre à jour Ollama vs. mettre à jour un modèle — ce n’est pas la même chose

C’est là une distinction que beaucoup négligent. Ollama, le programme est le serveur, l’interface en ligne de commande (CLI) et le moteur d’inférence. Modèles sont des fichiers de données tirés du registre ollama.com et stockés localement. Mettre à jour l’un n’entraîne jamais la mise à jour de l’autre.

Deux conséquences pratiques. Premièrement, mettre à jour le binaire Ollama ne modifie jamais les poids de vos modèles : un modèle qui se comportait d’une certaine façon hier se comportera de la même manière après une mise à jour de l’application (des corrections apportées au moteur d’inférence peuvent toutefois affecter subtilement les sorties, mais les poids restent strictement identiques). Deuxièmement, les modèles récemment publiés exigent souvent un moteur d’inférence plus récent : si vous voyez une erreur du type « ce modèle nécessite une version plus récente d’Ollama », la solution consiste à mettre à jour l’application, pas le modèle.

Parallèlement, les tags de modèles sont régulièrement republiés en amont. Un tag tel que llama3.3:70b peut être mis à jour par son éditeur — par exemple pour corriger un modèle de discussion (chat template), actualiser les poids ou modifier la quantification par défaut. Votre copie locale reste figée à l’état dans lequel vous l’avez téléchargée, jusqu’à ce que vous la re-téléchargiez explicitement.

Télécharger à nouveau un modèle pour obtenir la version la plus récente

Mettre à jour un modèle ne nécessite qu’une seule commande :

ollama pull llama3.3

Les modèles sont stockés sous forme de couches adressées par leur contenu (« blobs » nommés selon leur empreinte SHA-256), de sorte qu’un nouveau téléchargement compare les manifestes et ne télécharge que les couches modifiées. Si rien n’a changé, la commande vérifie simplement l’intégrité locale puis se termine rapidement — retélécharger un modèle déjà à jour est donc peu coûteux et sans risque. Pour connaître la date de la dernière republication d’un tag, consultez sa page sur ollama.com/library; localement, la commande ollama list affiche une colonne « MODIFIED » indiquant la date à laquelle chaque modèle a été téléchargé ou créé pour la dernière fois.

Il n’existe aucune commande intégrée permettant de mettre à jour tous les modèles simultanément. Sous macOS ou Linux, une boucle shell permet de le faire :

ollama list | tail -n +2 | awk '{print $1}' | while read m; do ollama pull "$m"; done

Une précaution toutefois : un tag republié peut parfois pointer vers une quantification par défaut ou un nombre de paramètres différent de celui que vous aviez initialement téléchargé, ce qui modifie les besoins en mémoire. Si un modèle ne tient plus soudainement après une mise à jour, vérifiez sa nouvelle taille à l’aide de notre Calculateur de VRAM avant d’accuser votre GPU. Et si vous réévaluez de toute façon les modèles à exécuter, notre comparatif des Meilleurs modèles locaux pour Ollama constitue le meilleur point de départ.

Emplacement de stockage des modèles et impact des mises à jour sur le disque

Vous pouvez déplacer cet emplacement à l’aide de la variable d’environnement OLLAMA_MODELS (à définir pour le processus serveur, pas seulement dans votre interpréteur de commandes).

Dans ce répertoire, manifests décrit chaque tag de modèle, tandis que blobs contient les couches réelles. Comme ces couches sont adressées par leur contenu, deux tags partageant une base commune ne téléchargent les couches partagées qu’une seule fois. Lorsqu’un nouveau téléchargement introduit des couches mises à jour, les anciennes deviennent orphelines, et Ollama supprime automatiquement les « blobs » orphelins au démarrage du serveur — l’occupation disque peut donc temporairement augmenter après une mise à jour, puis diminuer à nouveau après un redémarrage. (Définir la variable OLLAMA_NOPRUNE désactive ce nettoyage.) Pour libérer de l’espace délibérément, supprimez les modèles que vous n’utilisez plus à l’aide de la commande ollama rm <modèle>.

Revenir à une version antérieure

Linux : Le script d’installation accepte un verrouillage de version, ce qui constitue la méthode la plus propre pour revenir à une version antérieure. Sélectionnez la version souhaitée sur la page des versions GitHub, puis exécutez :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.5.7 sh

Windows et macOS : téléchargez l’installeur ou le bundle applicatif correspondant à la version antérieure depuis la page des versions GitHub, puis installez-le par-dessus la version actuelle. Attention : les applications bureautiques se mettent à jour automatiquement, et à l’heure où ces lignes sont écrites, elles ne proposent aucun paramètre officiel permettant de verrouiller une version — attendez-vous donc à voir réapparaître l’invite « Redémarrer pour mettre à jour ». Si le maintien d’une version exacte est essentiel (par exemple sur un serveur de production), le service Linux ou une image Docker étiquetée avec une version spécifique constituent la méthode fiable pour y parvenir.

Modèles sont plus difficiles à restaurer : le registre ne vous permet pas facilement de télécharger la version d’hier d’un tag, et un nouveau téléchargement remplace votre manifeste local. Avant de retélécharger un modèle dont vous dépendez, conservez donc la version actuelle sous un nouveau nom :

ollama cp llama3.3 llama3.3-known-good
ollama pull llama3.3

ollama cp est quasi gratuit — il crée simplement un nouveau manifeste référençant les mêmes couches — et comme celles-ci restent référencées, le processus de nettoyage ne les supprimera pas. Si la version mise à jour présente un comportement anormal, exécutez plutôt llama3.3-known-good . Le coût disque supplémentaire se limite aux seules couches modifiées.

Questions fréquemment posées

La mise à jour d’Ollama supprime-t-elle mes modèles ?

Non. Les mises à jour remplacent uniquement le binaire et les fichiers applicatifs ; les modèles sont stockés dans un répertoire séparé (voir le tableau ci-dessus) et ne sont jamais touchés. Une désinstallation complète uninstall est différente — selon la plateforme, le répertoire des modèles peut ou non être supprimé — copiez-le donc d’abord quelque part en lieu sûr si des centaines de gigaoctets de téléchargements ont de l’importance pour vous. ~/.ollama/models quelque part en lieu sûr si des centaines de gigaoctets de téléchargements ont de l’importance pour vous.

La commande ollama pull retélécharge-t-elle l’intégralité du modèle ?

Non. Les couches étant adressées par leur contenu, un téléchargement ne récupère que ce qui a changé depuis votre dernier téléchargement. Si le tag n’a pas été republié, la commande vérifie simplement votre copie locale et se termine en quelques secondes, sans aucun téléchargement.

Comment mettre à jour tous mes modèles en une seule fois ?

Aucune commande intégrée ne le permet. Utilisez une boucle shell sur ollama listollama list

Pourquoi un nouveau modèle ne s’exécute-t-il pas tant que je n’ai pas mis à jour Ollama ?

Les nouvelles architectures de modèles nécessitent un support spécifique dans le moteur d’inférence d’Ollama, aussi les modèles récemment publiés définissent-ils souvent une version minimale requise d’Ollama. Si une commande « pull » ou « run » échoue avec un message indiquant que le modèle exige une version plus récente d’Ollama, mettez d’abord à jour l’application elle-même, puis réessayez.

Puis-je ignorer plusieurs versions lors d’une mise à jour ?

Oui. Les mises à jour ne sont pas incrémentales : chaque version publiée constitue une compilation complète, ce qui vous permet de passer directement d’une ancienne version à la dernière disponible à l’aide de l’une des méthodes décrites ci-dessus. Il est toutefois recommandé de parcourir rapidement les notes de publication sur GitHub afin de prendre connaissance des éventuelles modifications de comportement si vous effectuez un saut important entre versions.

La commande LM Studio mettre à jour de la même manière ?

Non — LM Studio est une application distincte dotée de son propre système de mise à jour intégré, et ses moteurs d’exécution ainsi que son catalogue de modèles sont mis à jour indépendamment d’Ollama. Si vous utilisez les deux outils, consultez notre Guide complet de LM Studio pour en savoir plus sur le fonctionnement de son processus de mise à jour.