# Windows에서 Ollama 모델을 다른 드라이브로 옮기기

Ollama가 다운로드한 모델을 C 드라이브 밖으로 옮기려면 Ollama를 실행하는 계정에 `OLLAMA_MODELS`를 설정해야 합니다. 애플리케이션 자체를 옮기는 것은 다른 작업입니다. 변수만 변경하는 것으로는 기존 모델이 복사되지 않으므로, 새 저장소가 검증될 때까지 기존 저장소를 보존해야 합니다.

이 가이드는 일반적인 Windows 데스크톱 설치를 대상으로 합니다. 서비스, 컨테이너 또는 WSL 설치는 다른 계정이나 구성으로 실행될 수 있으므로 해당 소유자 수준에서 처리해야 합니다.

## 복사하기 전에 현재 저장소 확인하기

Ollama의 [Windows 문서](https://docs.ollama.com/windows)는 애플리케이션 바이너리, 로그, 모델 데이터를 구분합니다. 기본 모델 저장소는 `%USERPROFILE%\.ollama\models` 아래에 있습니다. 이전 `OLLAMA_MODELS` 설정이 있다면 다른 위치를 가리킬 수 있습니다.

새로 연 PowerShell 창에서 사용자 수준 설정을 확인합니다.

```
[Environment]::GetEnvironmentVariable("OLLAMA_MODELS", "User")
ollama list
```

설정이 비어 있다면 사용자 수준 재정의가 없다는 뜻이며, 서비스나 다른 계정이 기본값을 사용한다는 증거는 아닙니다. 모델 목록을 기록하고 이 설치에서 사용하는 폴더를 확인합니다. 저장소에는 `blobs`와 `manifests`가 포함되므로 가장 큰 파일만 복사하지 말고 상대 구조를 유지해야 합니다.

## 폴더 복사에서 틀릴 수 있는 두 가지 확인

복사하기 전에 대상의 여유 공간과 정확한 원본 경로를 모두 확인하세요. 이전 사용자 수준 재정의, 다른 Windows 계정 또는 두 번째 Ollama 설치 때문에 기본 경로가 오해를 일으킬 수 있습니다. 기존 변수 값을 기록해 두세요. 값이 없었는지 여부까지 포함해야 롤백 시 원래 상태로 복원할 수 있습니다.

대상 위치에서 `blobs`과 `manifests`은 `OLLAMA_MODELS`이 지정한 폴더 바로 안에 있어야 합니다. 변수가 `D:\AI\Ollama\models`을 가리키면 예상되는 하위 항목은 `D:\AI\Ollama\models\blobs`과 `D:\AI\Ollama\models\manifests`입니다. 실수로 `models` 단계가 하나 더 생기는 것은 다시 다운로드하기 전에 배제해야 할 흔한 구성 실수입니다.

이번 이전에는 전용 빈 대상 폴더를 사용하세요. 관련 없는 저장소에 병합하고 파일 이름이 일치한다고 해서 내용이 서로 바꿔 쓸 수 있다고 가정하지 마세요. 복사한 저장소 전체와 앞으로의 일반 사용을 위해 충분한 공간을 확보하세요. 변수를 바꾼다고 해서 두 복사본이 하나의 공간만 차지하게 되는 것은 아닙니다.

## 먼저 복사한 뒤 애플리케이션 전환하기

충분한 여유 공간이 있고 계속 사용할 수 있는 로컬 드라이브를 선택합니다. 예를 들어 해당 드라이브가 존재하고 계정에 쓰기 권한이 있다면 `D:\AI\Ollama\models`을 대상으로 사용할 수 있습니다. 연결이 끊긴 외부 드라이브는 예측 가능한 실패 사례이며, 애플리케이션에 관리자 권한을 부여할 이유가 되지 않습니다.

1. 진행 중인 생성과 다운로드를 마친 뒤 시스템 트레이 메뉴에서 Ollama를 종료합니다.
2. 파일 탐색기를 사용해 현재 모델 저장소의 내용을 선택한 대상으로 복사합니다. 원본은 그대로 두고 복사 오류가 있으면 계속하기 전에 해결합니다.
3. Windows 검색에서 **계정의 환경 변수 편집**을 엽니다.
4. `OLLAMA_MODELS`를 만들거나 대상 경로로 편집한 뒤 저장합니다.
5. 시작 메뉴에서 Ollama를 다시 실행하고 새 터미널을 엽니다.

Ollama의 [환경 변수 지침](https://docs.ollama.com/faq)은 변경 사항을 상속하려면 애플리케이션을 다시 시작해야 하는 이유를 설명합니다. 이전에 연 터미널은 이전 환경을 유지할 수 있습니다. 트레이 애플리케이션이 여전히 실행 중인 상태에서 변수만 시험하려고 두 번째 서버를 만들지 마십시오.

## 대용량 저장소를 위한 선택적 복사 명령

파일 탐색기 복사가 문제없이 끝나면 그것으로 충분합니다. 복사 로그가 유용한 대용량 저장소에는 Windows에 포함된 [Robocopy](https://learn.microsoft.com/en-us/windows-server/administration/windows-commands/robocopy)를 사용할 수 있습니다. 다음 PowerShell 예제는 검증된 원본이 기본 저장소이고 대상이 새 전용 폴더라고 가정합니다. 설치 환경이 다르면 두 경로를 바꾸고, 복사 전에 Ollama를 종료하세요.

```powershell
$source = "$env:USERPROFILE\.ollama\models"
$destination = "D:\AI\Ollama\models"
robocopy "$source" "$destination" /E /L /R:1 /W:1
```

`/L`은 실제로 복사하지 않고 예정된 작업을 나열합니다. 출력 상단에서 원본과 대상을 확인하세요. 올바르면 `/L` 없이 복사를 실행하고 모델 저장소 밖에 로그를 보관하세요:

```powershell
robocopy "$source" "$destination" /E /R:1 /W:1 /TEE /LOG:"$env:TEMP\ollama-model-copy.log"
$copyExitCode = $LASTEXITCODE
$copyExitCode
```

`/E`은 하위 디렉터리를 포함하며, 재시도 옵션은 실패한 파일에 대한 재시도 횟수를 제한합니다. 이 예제는 의도적으로 원본을 미러링하거나 이동하지 않습니다. `/MIR`, `/PURGE` 또는 `/MOVE`을 추가하지 마세요. 롤백 복사본을 보존하는 데에는 해당 삭제 동작이 필요하지 않습니다.

Robocopy는 실패가 아닌 일부 결과에도 0이 아닌 코드를 사용합니다. 코드가 8 이상이면 하나 이상의 복사 실패가 있음을 뜻합니다. 8 미만이더라도 요약과 불일치하거나 추가된 파일을 확인하세요. 특히 대상이 비어 있지 않았다면 더욱 그렇습니다. 변수를 바꾸기 전에 오류를 해결하세요. 모델 목록이 성공적으로 나온다고 해서 실패한 파일 복사가 완료되는 것은 아닙니다.

## 기존 저장소를 제거하기 전에 새 위치가 작동하는지 확인하기

`ollama list`을 다시 실행하고 기록한 목록과 비교합니다. 이미 표시된 모델을 선택하고 정확한 이름으로 작은 요청을 보냅니다. 모델이 없으면 멈추고 폴더 구조와 설정을 확인해야 하며, 새 다운로드가 실패한 마이그레이션을 가리도록 두어서는 안 됩니다.

테스트 중 대상 위치를 확인하고 애플리케이션이 의도한 저장소를 사용하는지 검증합니다. 중요한 작업이 성공하고 로컬에서 생성한 모델이 백업될 때까지 기존 디렉터리를 유지합니다. 디렉터리 크기만 일치하는 것은 필요한 모델을 성공적으로 사용하는 것보다 약한 증거입니다.

전환이 실패하면 Ollama를 종료하고 이전 변수 값으로 복원하거나 새로 추가한 재정의를 제거한 뒤 다시 시작합니다. 건드리지 않은 원본 저장소가 있으면 이 복구는 간단합니다.

## 폴더 크기 일치보다 더 강한 검증

실행 중인 서버는 이전 환경이나 로드된 모델을 유지할 수 있습니다. 진행 중인 작업을 마치고, 트레이 애플리케이션을 종료한 뒤 새 경로를 설정한 후 다시 실행하고, 새 터미널을 여세요. 어떤 모델이든 실행을 요청하기 전에 `ollama list`을 저장해 둔 목록과 비교하세요. 필요한 항목이 없으면 먼저 경로와 `manifests` 구조를 조사하세요.

로컬에서 만든 모델 중 중요한 각각에 대해 새로 시작한 뒤 작은 요청으로 테스트하세요. 흔히 다운로드한 모델 하나만 테스트해서는 사용자 지정 모델이 살아남았는지 확인할 수 없습니다. 필요한 모델과 일반적인 애플리케이션 작업이 올바르게 동작할 때까지 원본 저장소를 보관하세요.

서버가 어떤 디렉터리를 사용하는지 여전히 불분명하면 시작 및 로딩 시점 전후에 `%LOCALAPPDATA%\Ollama`에서 현재 `server.log`을 [공식 문제 해결 위치](https://docs.ollama.com/troubleshooting)를 참고하여 확인하세요. 보고된 구성 경로가 의도한 대상과 맞는지 확인하세요. 새로 연 터미널의 경로만으로는 그 터미널을 설명할 뿐, 이미 실행 중인 다른 서버에 대한 증거가 되지 않습니다.

빈 대상이 활성 상태처럼 보이게 하려고 새 다운로드를 만들지 마세요. 그것은 실패한 이전을 숨기고 C 드라이브의 공간을 더 소비할 수 있습니다. 증거가 결정적이지 않으면 두 저장소를 모두 보관하고 원본을 삭제하기 전에 구성을 해결하세요. 롤백하려면 앱을 종료하고 기록해 둔 변수를 복원하거나, 원래 없었다면 새 재정의를 제거한 뒤 다시 실행하고 원래 모델 목록을 확인하세요.

## 검증된 기존 모델 저장소만 제거하기

검증 후 파일 탐색기로 제거하기 전에 기존 `models` 디렉터리를 검토합니다. 구성과 기타 상태가 포함될 수 있는 `.ollama` 디렉터리 전체를 삭제하지 마십시오. Windows는 휴지통에 담기에는 너무 큰 파일을 영구 삭제할 수 있으므로 확인 메시지를 읽고 필요한 백업을 보관하십시오.

모델을 옮겨도 현재 메모리에 있는 모델이 언로드되지 않으며, 생성 속도가 빨라진다고 보장하지도 않습니다. 느린 대상 드라이브는 초기 로딩을 더 오래 걸리게 할 수 있습니다. 문제가 C 드라이브 용량이 아니라 메모리라면 작업량과 [Windows 메모리 가이드](/ko/windows/blog/windows-high-memory-usage)를 확인하십시오.

다른 AI 다운로드의 경우 [Hugging Face에는 자체 캐시 구성](/ko/windows/blog/huggingface-cache-windows)이 있습니다. 공유 상위 디렉터리를 옮기고 모든 애플리케이션이 이를 따르기를 기대하지 말고, 각 도구의 실제 저장소 소유자에 맞게 설정하십시오.


Canonical: https://mole.fit/ko/windows/blog/move-ollama-models-windows