Rimozione di un modello tramite Ollama: eliminare modelli LLM locali su qualsiasi sistema operativo

La risposta breve: utilizzare ollama rm. Ollama fornisce un’unica interfaccia a riga di comando (CLI) multipiattaforma per eliminare modelli locali, funzionante in modo identico su Windows, macOS e Linux. Questa guida illustra il comando esatto da utilizzare, come elencare i modelli installati, dove vengono memorizzati i file, come eliminarli in blocco e come verificare che lo spazio su disco sia stato effettivamente recuperato.

Il comando: ollama rm

Elencare innanzitutto i modelli installati per assicurarsi di utilizzare l’etichetta corretta:

ollama list

L’output ha questo aspetto:

NAME                    ID              SIZE      MODIFIED
llama3.1:8b             42182419e950    4.7 GB    2 giorni fa
qwen3:8b                a1b2c3d4e5f6    5.2 GB    1 settimana fa
gemma3:4b               f6e5d4c3b2a1    3.3 GB    3 settimane fa

Quindi rimuovere il modello specificandone nome ed etichetta:

ollama rm llama3.1:8b

Dovresti vedere il messaggio eliminato 'llama3.1:8b'. Se si omette l’etichetta, Ollama utilizza per impostazione predefinita :latest, che potrebbe non corrispondere al modello effettivamente installato — copiare sempre l’etichetta dal comando ollama list. Il blocco rm è documentato nel riferimento ufficiale della CLI presente sul repository GitHub di Ollama.

Rimozione di più modelli

ollama rm accetta più argomenti:

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

Questo è l’approccio più sicuro per l’eliminazione in blocco, poiché Ollama gestisce automaticamente la rimozione dei riferimenti ai blob.

Rimozione di tutti i modelli in un’unica operazione

Su macOS o Linux (bash/zsh):

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

Su Windows PowerShell:

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

Se il ciclo non funziona correttamente con la tua versione della shell, tornare all’eliminazione manuale uno alla volta — la sintassi della CLI è stabile, mentre le pipe no.

Dove Ollama memorizza i modelli

Conoscere la struttura della memorizzazione è fondamentale per verificare che lo spazio su disco sia stato effettivamente liberato, migrare i modelli su un altro disco o eseguire una pulizia dopo un’installazione danneggiata.

Sistema operativo	Cartella predefinita dei modelli
macOS	~/.ollama/models
Linux	~/.ollama/models (installazione utente) oppure /usr/share/ollama/.ollama/models (installazione tramite servizio systemd)
Windows	%USERPROFILE%.ollamamodels (tipicamente C:\Users\<tuo-utente>\.ollama\models)

All’interno di tale cartella sono presenti due sottocartelle: blobs/ contiene i chunk grezzi dei pesi e delle configurazioni (indirizzati in base al valore SHA256), mentre manifests/ contiene i piccoli file JSON che associano un nome come llama3.1:8b a un insieme di blob. Quando si esegue ollama rm, viene innanzitutto eliminato il manifesto, quindi vengono rimossi tutti i blob non più referenziati da altri manifesti. Questo spiega perché la rimozione di un modello che condivide alcuni layer con un altro modello potrebbe liberare meno spazio di quanto ci si aspetti.

I percorsi di memorizzazione di Ollama sono descritti nella directory della documentazione del progetto su GitHub, incluso il percorso OLLAMA_MODELS variabile d’ambiente che consente di modificare la posizione della cartella.

Note specifiche per piattaforma

Windows

La CLI è identica: aprire PowerShell o Prompt dei comandi ed eseguire ollama rm <modello>. Se un modello sembra essere bloccato, uscire prima dall’icona della barra delle applicazioni di Ollama (fare clic destro → Esci da Ollama) — il servizio in background potrebbe mantenere ancora un handle se si è tentata una cancellazione manuale della cartella. Per un’eliminazione completa: uscire da Ollama tramite l’icona della barra delle applicazioni, quindi eliminare %USERPROFILE%.ollamamodelsRiinstallare le istruzioni sono disponibili nella nostra Guida all'installazione di Ollama.

macOS

Esegui ollama rm <modello> nel Terminale. Se hai installato Ollama.app, esci dall’app dalla barra dei menu prima di modificare manualmente ~/.ollama/modelsPer disinstallare Ollama disinstallare completamente l’app, trascinala nel Cestino ed elimina ~/.ollama.

Linux

Per un’installazione utente, ollama rm funziona come previsto. Per l’installazione tramite servizio systemd (quella predefinita dello script curl), i modelli risiedono nella cartella dell’utente associato al ollama servizio, tipicamente /usr/share/ollama/.ollama/models. Esegui l’interfaccia a riga di comando (CLI) come lo stesso utente che esegue il servizio, oppure usa sudo -u ollama ollama rm <model>. Arresta il servizio prima di procedere alla pulizia manuale del filesystem:

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

Verifica del recupero dello spazio su disco

Dopo aver rimosso un modello, verifica due cose:

1. ollama list non lo elenca più.
2. La dimensione della cartella dei modelli è diminuita. Su macOS/Linux: du -sh ~/.ollama/models. Su Windows PowerShell: (Get-ChildItem $env:USERPROFILE\.ollama\models -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1GB.

Controlli approssimativi di coerenza per modelli noti (solo pesi, da database dei modelli Convly, quantizzazione a 4 bit su disco è vicina all’occupazione di VRAM):

Modello	Dimensione approssimativa su disco (4 bit)
Gemma 3 4B	~3 GB
Mistral 7B	~4,5 GB
Llama 3.1 8B	~5 GB
Qwen3 8B	~5 GB
Phi-4	~9 GB
Gemma 3 27B	~16 GB
Qwen3 32B	~20 GB
Llama 3.3 70B	~40 GB

Se lo spazio liberato sembra ridotto, verifica se è ancora installato un altro tag — ad esempio, se hai rimosso llama3.1:8b ma llama3.1:8b-instruct-q4_K_M è ancora presente, potrebbero condividere i blob. Per pianificare lo spazio di archiviazione prima di installare un sostituto, usa il comando calcolatore VRAM di Convly.

Rimozione di un modello tramite l’API REST

Ollama espone inoltre un endpoint di eliminazione sul proprio server HTTP locale (predefinito http://localhost:11434):

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

L’endpoint restituisce HTTP 200 in caso di successo e 404 se il modello non è installato. Questo è utile per automatizzare la pulizia su host remoti o runner CI. L’interfaccia API è documentata nella documentazione di Ollama.

Errori comuni

• Eliminare manualmente i file mentre Ollama è in esecuzione. Su Windows in particolare, ciò può lasciare manifest orfani. Preferisci sempre ollama rme arresta il servizio prima di modificare la cartella.
• Confondere il tag. ollama rm llama3.1 rimuove llama3.1:latest. Se invece hai scaricato llama3.1:8b, si tratta di un manifest diverso e non verrà rimosso.
• Aspettarsi un cambiamento nella VRAM. Rimuovere un modello libera spazio su disco, non memoria GPU. La VRAM viene occupata solo quando un modello è caricato in memoria; usa ollama ps per vedere quali modelli sono attualmente caricati e ollama stop <model> per scaricarli.
• Dimenticare i build personalizzati tramite Modelfile. I modelli creati con ollama create mymodel -f Modelfile compaiono in ollama list come tutti gli altri e vengono rimossi con ollama rm mymodel.

Se stai rivalutando quali modelli mantenere, le I migliori modelli locali per Ollama e il Classifica LLM sono utili per scegliere sostituti in base a dimensione e capacità. Se la pressione sullo spazio su disco ti spinge verso l’inferenza tramite API, calcola i costi con il calcolatore self-hosting vs API.

Domande frequenti

Il comando ollama rm Lo spazio su disco viene liberato immediatamente?

Sì. Quando viene eliminato l’ultimo manifest che fa riferimento a un blob, Ollama rimuove immediatamente il blob dalla cartella models/blobs/ . Puoi verificarlo con du -sh ~/.ollama/models prima e dopo. Se due modelli installati condividono strati, verranno liberati solo gli strati univoci del modello rimosso.

Come faccio a rimuovere tutti i modelli Ollama in un’unica operazione?

Il metodo più pulito consiste nell’arrestare Ollama ed eliminare la cartella models/ sotto ~/.ollama (o %USERPROFILE%.ollama su Windows). Riavvia quindi Ollama e la cartella ollama list risulterà vuota. In alternativa, puoi inviare in pipeline ollama list nella cartella xargs ollama rm per rimuoverli uno alla volta tramite CLI.

Posso rimuovere un modello attualmente caricato in memoria?

No, non mentre sta elaborando attivamente una richiesta. Esegui ollama ps per visualizzare i modelli caricati, ollama stop <model> per scaricarlo, quindi ollama rm <modello>. Se un client continua a ricaricarlo, interrompi prima quel client.

Dove Ollama memorizza i modelli su Windows?

Nella sezione %USERPROFILE%.ollamamodels, che normalmente corrisponde a C:\Users\\.ollama\models. Puoi spostare questa cartella impostando la variabile d'ambiente OLLAMA_MODELS su un percorso diverso — utile quando il disco di sistema è piccolo e desideri memorizzare i modelli su un SSD secondario. Riavvia Ollama affinché la modifica entri in vigore.

La rimozione di un modello tramite Ollama comporta anche la sua eliminazione da LM Studio o da altri strumenti?

No. Ollama, LM Studioe llama.cpp gestiscono ciascuno una propria cartella di modelli. Rimuovere llama3.1:8b da Ollama non ha alcun effetto su un file GGUF che hai scaricato separatamente per LM Studio.

Esiste un modo per rimuovere solo i modelli obsoleti o non utilizzati?

Ollama non include un comando integrato «pulisci inutilizzati». La colonna MODIFICATO in ollama list indica l’ultima volta in cui un modello è stato scaricato o aggiornato, non l’ultima volta in cui è stato utilizzato, quindi rappresenta un indicatore imperfetto. Per una politica più rigorosa, puoi creare uno script basato su ollama list e rimuovere tutti i modelli che superano una determinata soglia di dimensione o che risalgono a una data precedente.

Riferimento

• repository GitHub di Ollama — riferimento CLI, inclusi ollama rm.
• la directory della documentazione di Ollama — endpoint API, variabili d’ambiente, percorsi di archiviazione.
• Guida completa a Ollama di Convly — workflow completo, dall’installazione all’inferenza.