Cómo cambiar con seguridad el directorio de modelos de Ollama

Establece la variable de entorno OLLAMA_MODELS en el directorio nuevo, copia en él el almacén actual de modelos, reinicia Ollama y demuestra que un modelo conocido sigue funcionando. Conserva el directorio antiguo hasta que la ubicación nueva supere esa prueba y un reinicio posterior.

Antes de mover nada, localiza el almacén activo

La ubicación predeterminada de los modelos de Ollama depende del sistema operativo: ~/.ollama/models en macOS, /usr/share/ollama/.ollama/models para la instalación estándar del servicio en Linux y C:\Users\%username%\.ollama\models en Windows. Un valor existente de OLLAMA_MODELS sustituye esos valores predeterminados.

Comprueba el entorno del proceso antes de dar por hecho que el valor predeterminado está activo. Comprueba también que el destino tenga espacio libre suficiente para una segunda copia temporal. Un traslado que empieza eliminando el origen no ofrece una reversión limpia si después resulta que los permisos, la configuración del servicio o un error tipográfico son incorrectos.

Copia el directorio sin cambiar su disposición interna

Detén las descargas y ejecuciones de modelos activas y después copia en el destino el contenido del directorio actual de modelos. Conserva la estructura de directorios y los nombres de archivo. El almacén de Ollama no es una carpeta con nombres sencillos de modelos que deba reorganizarse a mano; los manifiestos hacen referencia a blobs de contenido dentro de esa disposición.

# Ejemplos de destinos — elige una ruta real en tu equipo
/Volumes/AI-Library/Ollama/models       # macOS
/mnt/ai-library/ollama/models           # Linux
D:\AI-Library\Ollama\models             # Windows

Utiliza la herramienta de copia habitual de la plataforma y compara después el número de archivos o los hashes. No dirijas el servicio a un destino copiado a medias mientras la copia aún cambia bajo él.

Establece OLLAMA_MODELS donde pueda leerla el proceso de Ollama

La variable debe existir en el entorno de la aplicación o el servicio Ollama, no solo en una ventana de terminal que después cierras.

• Aplicación para macOS: sal de Ollama, ejecuta launchctl setenv OLLAMA_MODELS "/Volumes/AI-Library/Ollama/models" y vuelve a abrir la aplicación. La FAQ oficial indica que la aplicación hereda las variables de entorno mediante launchctl.
• Servicio systemd de Linux: ejecuta systemctl edit ollama.service, añade Environment="OLLAMA_MODELS=/mnt/ai-library/ollama/models" en [Service], vuelve a cargar systemd y reinicia Ollama.
• Aplicación para Windows: sal de Ollama desde la barra de tareas, añade una variable de entorno de usuario denominada OLLAMA_MODELS en los Ajustes de Windows y vuelve a iniciar la aplicación.

En Linux, el instalador estándar ejecuta el servicio como usuario ollama. Por tanto, la guía oficial exige que dicho usuario tenga acceso de lectura y escritura al destino; su ejemplo es sudo chown -R ollama:ollama <directory>. Elige permisos adecuados para tu sistema en lugar de permitir que todo el mundo escriba en la biblioteca.

Verifica el destino en lugar de confiar en el ajuste

1. Reinicia Ollama por completo.
2. Ejecuta ollama list y confirma que aparece un modelo conocido.
3. Ejecuta ese modelo con un prompt pequeño y después detenlo normalmente.
4. Descarga un modelo pequeño o inspecciona la actividad de modificación para confirmar que los datos nuevos llegan al destino.
5. Reinicia una vez más y repite la prueba con el modelo conocido.

Si la lista está vacía de forma inesperada, detente. Vuelve a comprobar la variable tal como la ve el servicio, la propiedad del directorio y si copiaste el contenido dentro de una carpeta models anidada de más. Restaurar el valor anterior del entorno debería volver a poner en servicio de inmediato la ruta antigua.

Mover el almacenamiento no equivale a conservarlo

Un directorio nuevo puede resolver un problema de capacidad o ubicación, pero sigue siendo almacenamiento activo del entorno de ejecución. Una eliminación accidental, un fallo del sistema de archivos o una limpieza demasiado agresiva pueden afectar a la única copia. Mantén una estrategia de recuperación independiente para los modelos que no puedas permitirte volver a descargar, recrear o entrenar.

Tensor Archive resulta útil cuando puedes identificar los archivos relacionados que pretendes conservar. Archiva una familia local terminada, verifícala y restáurala en una ubicación distinta antes de considerar prescindible cualquier copia de trabajo. No sustituye OLLAMA_MODELS, no modifica el servicio ni finge que un cambio de ruta sea una copia de seguridad.

Qué leer a continuación

Para consultar un mapa de los valores predeterminados y el comportamiento de las sustituciones, consulta dónde almacena Ollama los modelos. Si ahora varias herramientas apuntan al mismo disco, utiliza la lista de comprobación para conservar una biblioteca local de modelos antes de eliminar copias antiguas.