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
Austin_YB几秒前
VScode中配置Python环境
ide·vscode·python
qq_452396231 分钟前
【Python × AI】LangChain 深度剖析:从组件解耦到 LCEL 的逻辑美学
人工智能·python·ai·langchain
ChineHe2 分钟前
基础篇003_Python基础语法
开发语言·人工智能·python
GISer_Jing2 分钟前
两种AI交互方式深度解析——浏览器书签&插件
前端·人工智能·ai·prompt
razelan2 分钟前
本地大模型系列:2.通过API让本地大模型为你服务
人工智能·api·ollama·本地大模型
oem1103 分钟前
Python Web爬虫入门:使用Requests和BeautifulSoup
jvm·数据库·python
Tina姐11 分钟前
在 3D Slicer 中使用 Crop Volume 高效裁剪与重采样,提升分割、配准与深度学习处理效率
人工智能·深度学习
SuniaWang11 分钟前
《Spring AI + 大模型全栈实战》学习手册系列· 专题二:《Milvus 向量数据库:从零开始搭建 RAG 系统的核心组件》
java·人工智能·分布式·后端·spring·架构·typescript
CSDN_Colinw13 分钟前
Python GUI开发:Tkinter入门教程
jvm·数据库·python
QQsuccess13 分钟前
AI全体系保姆级详讲——第一部分:了解AI基本定义
人工智能·算法