Ollama のモデルディレクトリを安全に変更する方法
OLLAMA_MODELS 環境変数を新しいディレクトリに設定し、現在のモデルストアをそこへコピーして Ollama を再起動し、既知のモデルが引き続き動くことを証明します。そのテストと新たな再起動に成功するまでは、古いディレクトリを保持してください。
何かを移動する前に、有効なストアを特定
既定のOllama モデル保存場所は OS によって異なります。macOS では ~/.ollama/models、標準的な Linux サービスのインストールでは /usr/share/ollama/.ollama/models、Windows では C:\Users\%username%\.ollama\models です。既存の OLLAMA_MODELS 値はこれらの既定値を上書きします。
既定値が有効だと思い込む前に、プロセスの環境を確認してください。また、保存先に一時的な二つ目のコピーを置けるだけの空き容量があることも確認します。ソースの削除から始める移動では、権限、サービス設定、または入力ミスが原因だと判明しても、正常にロールバックできません。
内部構成を変えずにディレクトリをコピー
進行中の pull およびモデル実行を停止し、現在の models ディレクトリの内容を保存先へコピーします。ディレクトリ構成とファイル名を保持してください。Ollama のストアは、分かりやすいモデル名が並び手作業で再整理すべきフォルダーではありません。マニフェストは、その構成内のコンテンツブロブを参照します。
# 保存先の例 — 自分のマシン上に実在するパスを選択
/Volumes/AI-Library/Ollama/models # macOS
/mnt/ai-library/ollama/models # Linux
D:\AI-Library\Ollama\models # Windows
プラットフォーム標準のコピーツールを使い、後でファイル数またはハッシュを比較します。コピーによって内容が変化している最中に、サービスをコピー途中の保存先へ向けないでください。
Ollama プロセスが読み取れる場所に OLLAMA_MODELS を設定
変数は、後で閉じる一つのターミナルウィンドウだけでなく、Ollama アプリケーションまたはサービスの環境に存在しなければなりません。
- macOS アプリ:Ollama を終了し、
launchctl setenv OLLAMA_MODELS "/Volumes/AI-Library/Ollama/models"を実行してからアプリを再度開きます。公式 FAQ には、アプリがlaunchctlを通じて環境変数を継承すると記載されています。 - Linux systemd サービス:
systemctl edit ollama.serviceを実行し、[Service]の下へEnvironment="OLLAMA_MODELS=/mnt/ai-library/ollama/models"を追加してから、systemd を再読み込みして Ollama を再起動します。 - Windows アプリ:タスクバーから Ollama を終了し、Windows Settings で
OLLAMA_MODELSという名前のユーザー環境変数を追加してから、アプリを再度起動します。
Linux では、標準インストーラーが ollama ユーザーとしてサービスを実行します。そのため公式ガイダンスでは、そのユーザーに保存先への読み書きアクセス権を付与する必要があり、例として sudo chown -R ollama:ollama <directory> を示しています。ライブラリを全ユーザー書込み可能にするのではなく、システムに適した権限を選んでください。
設定を信用するのではなく保存先を検証
- Ollama を完全に再起動します。
ollama listを実行し、既知のモデルが存在することを確認します。- そのモデルを短いプロンプトで実行し、通常どおり停止します。
- 小さなモデルを pull するか更新動作を確認し、新しいデータが保存先へ入ることを確かめます。
- もう一度再起動し、既知のモデルのテストを繰り返します。
一覧が予期せず空なら、そこで停止してください。サービスから見える変数、ディレクトリの所有権、および内容を余分な models フォルダーの中にコピーしていないかを再確認します。以前の環境値へ戻せば、古いパスは直ちに稼働状態へ戻るはずです。
ストレージの移動は、保存と同じではありません
新しいディレクトリは容量や配置の問題を解決できますが、依然として稼働中のランタイムストレージです。誤削除、ファイルシステム障害、または過剰な整理によって唯一のコピーが影響を受ける可能性があります。再取得、再作成、または再トレーニングできないモデルには、別の復元戦略を用意してください。
Tensor Archive が役立つのは、保持しようとする関連ファイルを特定できた後です。作業コピーを不要とみなす前に、完成済みのローカルファミリーをアーカイブし、検証して、別の場所へ復元してください。この製品は OLLAMA_MODELS の代わりにならず、サービスを編集せず、パス変更をバックアップと見せかけることもありません。
次に読むもの
既定値および上書き動作の一覧は、Ollama がモデルを保存する場所を参照してください。複数のツールが同じディスクを指すようになった場合、古いコピーを削除する前にローカルモデルライブラリ保持チェックリストを使用してください。
出典
- Ollama FAQ — 現在の既定ディレクトリ、
OLLAMA_MODELS、プラットフォーム固有の環境設定、および Linux の権限。 - Ollama CLI リファレンス — 検証に使用する現在の
ollama list、run、およびpullコマンド。