Back to Blog
BlogApril 22, 2026471

كيفية إزالة نماذج Ollama: دليل خطوة بخطوة شامل

كيفية إزالة نماذج Ollama: دليل خطوة بخطوة شامل

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تأكد من توفر ما يلي:

  • تثبيت Ollama وجاري تشغيله — افتح الطرفية (terminal) وأشغل الأمر ollama --version للتأكد.
  • وصول إلى الطرفية — استخدم Terminal (في macOS/Linux) أو PowerShell/Command Prompt (في Windows). شغّل كمسؤول (Administrator) على Windows إذا ظهرت أخطاء متعلقة بالصلاحيات.
  • استعداد أسماء النماذج — ستحتاج الاسم الدقيق والوسم (tag) (مثل llama3:latest).
  • الوعي بمساحة التخزين — قد تكون النماذج بحجم عدة جيجابايت؛ إزالتها يُحرر المساحة فورًا بعد انتهاء الأمر.

تخزن Ollama النماذج بشكل افتراضي في:

  • macOS: ~/.ollama/models
  • Linux: ~/.ollama/models (أو /usr/share/ollama/.ollama/models للتثبيتات النظامية)
  • Windows: C:\Users\اسم_المستخدم\.ollama\models

الخطوة 1: عرض جميع النماذج المثبتة

ابدأ دائمًا من هنا لتعرف بالضبط ما الذي ستزيله.

في طرفيتك، شغّل:

ollama list

المخرجات المتوقعة (مثال):

NAME                ID              SIZE      MODIFIED
llama3:latest       8f6e2a123abc    4.7 GB    3 days ago
gemma2:9b          2d9f3b456def    5.2 GB    1 week ago

انسخ الاسم الدقيق من عمود NAME (بما في ذلك الوسم بعد النقطتين).

الخطوة 2: إزالة نموذج واحد

استخدم الأمر ollama rm متبوعًا باسم النموذج.

ollama rm llama3:latest

المخرجات المتوقعة:

deleted 'llama3:latest'

يمسح الأمر فورًا البيان (manifest) وجميع ملفات الكتلة (blob) المرتبطة به. لا يظهر أي مطالبة للتأكيد.

الخطوة 3: إزالة عدة نماذج مرة واحدة

أزِل عدة نماذج في سطر واحد:

ollama rm llama3:latest gemma2:9b mistral:latest

المخرجات المتوقعة:

deleted 'llama3:latest'
deleted 'gemma2:9b'
deleted 'mistral:latest'

الخطوة12 4: إزالة جميع النماذج (حذف جماعي)

استخدم هذا السطر الواحد لحذف كل النماذج دفعة واحدة (لـ macOS/Linux أولاً):

ollama list | awk 'NR>1 {print $1}' | xargs -I {} ollama rm {}

المعادل في Windows PowerShell:

ollama list | Select-Object -Skip 1 | ForEach-Object { $_.Trim() -split '\s+' | Select-Object -First 1 } | ForEach-Object { ollama rm $_ }

بعد التنفيذ، أكد باستخدام ollama list — يجب أن تُرجع فقط صف العناوين.

الخطوة 5: إعادة تشغيل Ollama (مُوصى به)

أعِد تشغيل خدمة Ollama لضمان تنظيف جميع الكتل (blobs) بالكامل وتحرير مساحة التخزين.

  • macOS: ollama serve (أو أغلق وأعِد فتح تطبيق Ollama)
  • Linux: sudo systemctl restart ollama
  • Windows: أعِد تشغيل عملية Ollama من Task Manager أو ببساطة أغلق وأعِد فتح التطبيق.

شغّل ollama list مرة أخرى للتحقق من اختفاء النماذج.

مشكلات شائعة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها

  • خطأ "لم يتم العثور على النموذج": تحقق مرة أخرى من الاسم والوسم المحددين من ollama list.
  • تم رفض الإذن: على لينكس/ماك استخدم sudo ollama rm ... أو شغّل الطرفية كمسؤول على ويندوز.
  • لم يتم تحرير مساحة القرص: أعد تشغيل Ollama (الخطوة 5). إذا بقي الأمر عالقاً، تحقق من مجلد blobs يدوياً لكن لا تحذف الملفات أبداً أثناء تشغيل Ollama.
  • لا يزال النموذج يظهر بعد rm: أوقف أي مثيل قيد التشغيل بـ ollama stop <model> أولاً، ثم أعد محاولة ollama rm.
  • موقع تخزين مخصص: إذا قمت بتعيين متغير البيئة OLLAMA_MODELS، فإن النماذج موجودة في مكان آخر — تحقق من ذلك المسار بدلاً من ذلك.
  • طريقة API (متقدمة): استخدم curl للنصوص البرمجية:
    curl -X DELETE http://localhost:11434/api/delete -d '{"model": "llama3:latest"}'
    

الخطوات التالية

  • تحميل نماذج جديدة: شغّل ollama pull llama3.1:8b للحصول على أحدث نسخة.
  • تعيين تخزين مخصص: صُدّر OLLAMA_MODELS=/path/to/new/folder قبل تشغيل Ollama لنقل كل شيء إلى قرص أكبر سعة.
  • أتمتة التنظيف: أضف أمر الحذف المجمّع إلى مهمة cron أسبوعية أو نص برمجي في PowerShell.
  • مراقبة الاستخدام: شغّل ollama list بانتظام واجمعه مع du -sh ~/.ollama/models (ماك/لينكس) أو File Explorer على ويندوز لتتبع مساحة التخزين.

أنت الآن لديك تحكم كامل في نماذج Ollama المحلية. حرّر مساحة فورياً واحتفظ فقط بما تحتاج إليه.

Share this article

Referenced Tools

Browse entries that are adjacent to the topics covered in this article.

Explore directory
PaidSync.ai logo

PaidSync.ai

MCP Servers

PaidSync.ai is a hosted MCP server for paid advertising that exposes 610+ tools across 14 advertising, analytics, tagging, and commerce platforms. It supports read/write workflows from AI clients including ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Claude Code, and Codex, with a free plan.

Hyper3D MCP logo

Hyper3D MCP

MCP Servers

Hyper3D MCP is Hyper3D's hosted Rodin MCP server for creating 3D assets from natural-language instructions or supported references, checking asynchronous generation progress, and retrieving model download links inside AI coding clients. Official setup is documented for Codex, Claude Code, and Kimi Code CLI.

Semrush MCP Server logo

Semrush MCP Server

MCP Servers

Semrush MCP connects AI assistants to Semrush APIs for keyword, backlink, website traffic and market research.

Browserbase MCP Server logo

Browserbase MCP Server

MCP Servers

Browserbase MCP gives AI agents browser automation tools powered by Stagehand and Browserbase browser sessions.

SerpApi MCP Server logo

SerpApi MCP Server

MCP Servers

SerpApi MCP exposes search engine results to AI assistants through SerpApi, supporting live research and structured search data retrieval.

Similarweb MCP Server logo

Similarweb MCP Server

MCP Servers

Similarweb MCP brings website traffic and digital market intelligence into AI assistants for competitive research.

a2a mcp

Search the directory

Find entries, skills, articles, and categories. Use arrow keys to select and Enter to open.