如何优雅地清理Hugging Face缓存到本地的模型文件(2025最新版)

Hugging Face的transformers工具库在加载模型时,会自动根据模型id下载到本地,使用起来非常方便。但下载到本地的模型会占据大量的硬盘空间,而且系统自带的清理工具往往扫描不到这些模型文件,有的时候不知不觉中就占了几十个GB。当我们不再需要使用模型的时候,我们会想要把它清理掉来释放本地硬盘空间。如何删除这些模型对于新手用户来说是个难题,本文将详细讲解如何清理Hugging Face下载到本地的模型,并提供了多种删除方法。

直接去文件夹下面删除(不推荐)

Hugging Face下载的模型通常存在用户主目录的.cache/huggingface/hub中,打开该目录,就可以看到各个模型对应的文件夹。直接删除模型对应的文件夹就可以释放该模型占用的硬盘空间。注意.cache文件夹是个隐藏文件夹,需要在文件管理器中设置显示隐藏文件夹才可以看到。

顺便说一下,对于使用Windows系统的小伙伴,Huggingface默认存储下载文件的地方位于C盘,如果C盘空间不足,可以自行设置环境变量HF_HOME来改变Huggingface存储下载文件的位置。

但直接去文件夹删除存在风险,可能不小心找错了文件夹导致删除了其他文件,因此不推荐使用这种方法

使用huggingface-cli工具(旧版工具)

Hugging Face官方提供了命令行工具huggingface-cli来执行缓存管理、模型下载等任务。具体来说,首先需要安装相关依赖,使用以下命令:

sh 复制代码
pip install -U "huggingface_hub[cli]"

之后可以在终端工具中输入

sh 复制代码
huggingface-cli delete-cache

即可看到本地存储的模型列表。可以使用上下方向键切换模型,空格键选中模型,回车键进行删除确认,确认时输入y确定删除,输入n取消删除。如果只想看看模型列表不想删除,使用Ctrl+c即可退出。

使用hf工具(新版工具)

网上大部分现有的资料介绍使用Hugging Face命令行工具删除本地模型往往使用的是上面一章说的huggingface-cli工具,但2025年7月Hugging Face已经推出了全新的命令行工具hf,详见Hugging Face官方博客hf工具名称更短,输入更简便,同时统一了命令格式为hf <resource> <action>,使得Hugging Face命令行工具更加人性化且易于探索,同时也为即将推出的功能奠定了基础。

具体来说,hf工具的安装步骤和上面一样,都是通过:

sh 复制代码
pip install -U "huggingface_hub[cli]"

来安装。

在使用时,执行:

sh 复制代码
hf cache delete

命令来清理本地模型文件。之后的操作和上面一样。

相关推荐
AI医影跨模态组学13 小时前
如何将纵向MRI深度学习特征与局部晚期直肠癌新辅助放化疗后的免疫微环境建立关联,并解释其对pCR及预后的机制
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
Empty-Filled13 小时前
AI生成测试用例功能怎么测:一个完整实战案例
网络·人工智能·测试用例
eastyuxiao13 小时前
设计一个基于 OpenClaw 的 AI 智能体来辅助交易
人工智能
风之所往_13 小时前
Python 3.0 新特性全面总结
python
2401_8822737213 小时前
如何在 CSS 中正确加载本地 JPG 背景图片
jvm·数据库·python
波动几何14 小时前
因果动力学架构技能cda
人工智能
Lucas_coding14 小时前
【Claude Code Router】 Claude Code 兼容 OpenAI 格式 API, Claude code 接入本地部署模型
人工智能·python
jinanwuhuaguo14 小时前
(第二十七篇)OpenClaw四月的演化风暴:OpenClaw 2026年4月全版本更新的文明级解读
大数据·人工智能·架构·kotlin·openclaw
测试员周周14 小时前
【AI测试系统】第5篇:从 Archon 看 AI 工程化落地:为什么"确定性编排+AI 弹性智能"是终局?
人工智能·python·测试
RxGc14 小时前
微软AI Agent框架深度测评:Microsoft Agent Framework 1.0 vs OpenClaw/Claude企业级能力对比
人工智能·agent