Mac에서 Ollama·LM Studio 모델 삭제하기

개발게시 수정 5분 읽기

LM Studio 모델을 삭제하거나 Ollama 모델 저장소를 비울 때는 Finder에서 blob을 지우기보다 각 도구의 모델 목록부터 확인하세요. 로컬 AI 도구는 디스크를 빠르게 채울 수 있습니다. 모델 가중치가 부가 캐시가 아니라 제품 그 자체이기 때문입니다. 모델은 다시 다운로드할 수 있어도, 다운로드 비용이 크거나 특정 리비전이 사라지거나 라이선스와 접근 권한이 바뀔 수 있습니다. 모델은 해당 도구로 목록을 확인하시고, 채팅, 파인튜닝, 어댑터, 프롬프트, 프로젝트 데이터는 별도로 보존하세요.

LM Studio에서 모델 삭제하기

  1. LM Studio의 My Models를 열고 이름과 크기로 대상 모델을 찾습니다.
  2. 해당 모델의 삭제 기능을 사용합니다. Finder에서 이름이 비슷한 폴더를 지우지 마세요.
  3. 삭제 후 lms ls를 실행해 LM Studio 목록에서 사라졌는지 확인합니다.

LM Studio는 모델 디렉터리를 직접 정할 수 있으므로 다른 Mac의 경로를 그대로 따라가면 틀릴 수 있습니다. 저장 위치를 바꿨다면 현재 설정된 디렉터리에서 실제로 확보된 공간을 확인하세요.

Ollama 모델 제거하기

설치된 이름을 먼저 확인한 뒤 정확한 이름을 Ollama에 전달합니다.

ollama ls
ollama rm MODEL_NAME

제거 후 ollama ls를 다시 실행하세요. Ollama가 공유 manifest와 blob을 직접 갱신해야 모델 저장소가 알 수 없는 상태로 남지 않습니다.

로컬 AI 도구가 가중치를 저장하는 위치

거의 항상 모델이 가장 무거운 부분이며, 각각 기가바이트 단위로 측정됩니다.

  • Ollama는 기본적으로 ~/.ollama/models에 모델을 두거나, OLLAMA_MODELS로 지정한 디렉터리에 둡니다. 현재 CLI 레퍼런스에서는 ollama ls로 모델 목록을 확인하고 ollama rm <model>로 이름으로 하나를 제거합니다. 도구가 자체 모델 저장소를 갱신할 수 있으므로, 파일을 직접 지우는 것보다 안전합니다.
  • LM Studio는 모델 디렉터리를 직접 고를 수 있습니다. 앱의 My Models 또는 lms ls로 로컬 모델과 크기를 확인한 뒤, LM Studio를 통해 모델을 제거해 앱 카탈로그가 일치하도록 유지하세요. 하드코딩된 숨김 경로 하나에 의존하지 마세요.
  • Hugging Face 라이브러리는 다운로드를 ~/.cache/huggingface/hub에 캐시하며, 스크립트가 모델과 데이터셋을 받을수록 커집니다. 다만 HF_HOME이나 다른 캐시 설정이 루트를 바꿀 수 있습니다. hf cache ls로 저장소와 리비전을 확인합니다. hf cache rm model/<repo> --dry-run으로 정확한 삭제를 미리 보거나, hf cache prune --dry-run으로 분리·미완료 리비전 정리를 미리 볼 수 있습니다. Hugging Face 캐시 가이드에 두 명령이 모두 설명되어 있습니다.

다루는 규모를 바로 확인하려면 합계를 직접 재보세요.

du -sh ~/.ollama/models ~/.cache/huggingface 2>/dev/null

캐시와 데이터는 같지 않습니다

이 구분이 안전한 정리의 핵심입니다. 공개된 모델은 다시 받을 수 있어도, 로컬 파인튜닝, 어댑터, 변환된 양자화본, 비공개 체크포인트는 그렇지 않을 수 있습니다. 데스크톱 AI 앱은 Application Support에 대화 상태와 첨부 파일을 두거나, 일부 기록을 계정에 동기화할 수도 있습니다. 모든 채팅이 로컬이라고 가정하거나, 모든 로컬 파일이 버려도 된다고 가정하지 말고, 앱의 내보내기와 동기화 동작을 확인하세요. 모델 캐시는 크지만, 다시 만드는 비용이 없는 것은 아닙니다.

AI 앱을 완전히 제거하기

도구를 더 이상 쓰지 않더라도, 앱 번들은 작은 부분입니다. 실제 공간을 되찾으려면 모델과 지원 파일까지 함께 제거해야 하며, 이는 앱을 완전히 제거하기와 같은 문제입니다. Ollama는 앱을 제거하기 전에 ollama rm으로 이름 있는 모델을 지우세요. LM Studio는 설정된 디렉터리에서 앱을 통해 모델을 제거하세요. 데스크톱 채팅 클라이언트는 필요한 기록을 내보낸 뒤 제조사 제거 안내를 따르고, 그다음 지원 데이터를 검토하세요. 이름이 앱과 비슷하다는 이유만으로 Application Support 컨테이너 전체를 지우지 마세요.

내부 구조: 도구가 모델을 저장하는 방식, 그리고 용량이 본질인 이유

Ollama는 각 모델을 sha256 해시로 이름 붙인 content-addressed blob 파일로 ~/.ollama/models/blobs 아래에 두고, 모델 이름과 태그를 필요한 blob에 연결하는 작은 매니페스트를 둡니다. 같은 베이스 레이어를 쓰는 두 모델은 blob을 공유하므로, ollama rm은 먼저 매니페스트를 지우고 다른 참조가 없을 때만 blob을 해제합니다. 그래서 blob 파일을 직접 지우는 것은 위험합니다. 아직 그 파일을 가리키는 모델이 필요한 파일을 잃어 로드되지 않을 수 있습니다. 이 용량은 불필요한 부가 파일이 아니라 모델 자체가 차지하는 공간입니다. 수십억 개의 파라미터는 양자화 후에도 기가바이트가 필요하고, 더 크거나 정밀도가 높은 모델은 가중치가 본체이므로 훨씬 더 많이 필요합니다. Hugging Face 캐시도 같은 방식으로, 리비전을 키로 한 불변 스냅샷을 저장해 반복 다운로드를 중복 제거합니다. 그래서 규칙은 "도구 자체 명령으로 제거"입니다. content-addressed 저장소를 일관되게 유지하고, 끊긴 blob을 남기지 않습니다.

이름이 있는 두 모델 매니페스트가 해시 이름 blob 공유 풀을 가리키고 한 blob이 둘 다 참조하므로, 모델을 제거해도 참조가 더 이상 없을 때만 blob이 해제됩니다
로컬 모델 도구는 content-addressed 저장소를 씁니다. 모델이 blob을 공유하므로, 하나를 제거해도 다른 참조가 없는 blob만 공간이 해제됩니다. 그래서 도구 자체의 제거 명령이 일관성을 유지합니다.

디스크 맵이 도움이 되는 경우

Mole의 분석 보기 같은 디스크 맵은 예상치 못한 모델 저장소를 드러낼 수 있지만, 모델 이름, 공유 blob, 리비전 참조는 Ollama, LM Studio, Hugging Face에 속합니다. 일반 정리 도구는 사용자가 정확한 대상을 지정하지 않는 한 모델 저장소와 채팅 기록을 건드리지 않아야 합니다.

안전한 작업 순서

소유 도구로 모델 목록을 확인하고, 공개 가중치와 비공개·로컬 변환 아티팩트를 구분한 뒤, 고유한 대화와 어댑터를 내보내고, 이름 있는 모델을 하나씩 제거하세요. 공유 blob 때문에 회수되는 공간이 제한될 수 있으니 디스크 사용량을 다시 확인하세요. 전체 지원 디렉터리는 보존할 데이터가 없는 것이 확인된 제거 과정의 일부로만 지우세요.