Carpetas de modelos de LM Studio, Ollama y Hugging Face

Datos de desarrollo: Xcode, Docker, npm y más, cada elemento explicando qué es y qué pasa si lo eliminas

Por qué ningún limpiador los encuentra

Los limpiadores de Mac más conocidos se escribieron antes de que existieran los modelos locales, y funcionan con una lista fija de carpetas de caché conocidas. ~/.ollama no está en ella. Así que una herramienta informará con toda seguridad de que tu Mac está limpio mientras 120 GB de pesos duermen en una carpeta oculta de tu directorio personal, y como son carpetas con punto, el Finder tampoco las muestra.

Las rutas

Ollama

macOS    ~/.ollama/models
Linux    /usr/share/ollama/.ollama/models
Windows  %USERPROFILE%\.ollama\models

Lista y borra con el propio Ollama, para que su manifiesto siga siendo coherente:

ollama list
ollama rm llama3:70b

Mueve el almacén a un disco externo definiendo OLLAMA_MODELS antes de arrancar el servidor.

LM Studio

macOS    ~/.lmstudio/models
Linux    ~/.lmstudio/models
Windows  %USERPROFILE%\.lmstudio\models

Las versiones antiguas usaban ~/.cache/lm-studio/models; si has ido actualizando a lo largo de varias versiones, comprueba las dos. El directorio se configura en la pestaña My Models de la aplicación, que es la forma segura de moverlo.

Hugging Face — transformers, diffusers, datasets

macOS/Linux  ~/.cache/huggingface/hub
Windows      %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub

Normalmente el mayor y el más desordenado, porque todas las bibliotecas que tocan el Hub escriben aquí. Inspecciona y limpia de forma interactiva con la herramienta oficial:

pip install "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli scan-cache
huggingface-cli delete-cache

Muévelo con HF_HOME. Ten en cuenta que la caché del Hub usa enlaces simbólicos a una carpeta blobs: copiarla con una herramienta que siga los enlaces duplicará su tamaño.

PyTorch

~/.cache/torch/hub
~/.cache/torch/kernels

Puntos de control preentrenados descargados por torch.hub. Se mueve con TORCH_HOME.

GPT4All

macOS    ~/Library/Application Support/nomic.ai/GPT4All
Linux    ~/.local/share/nomic.ai/GPT4All
Windows  %LOCALAPPDATA%\nomic.ai\GPT4All

Whisper y whisper.cpp

~/.cache/whisper
./models  (inside a whisper.cpp checkout)

También conviene mirar

~/.cache/torch/sentence_transformers
~/.keras/models
~/.cache/gguf
~/.cache/vllm

Antes de borrar un modelo

Una caché no es un peso

Todo lo demás en el disco de un desarrollador se regenera en segundos. Un modelo de 40 GB es volver a descargarlo por tu conexión, y una cuantización que hiciste tú o un modelo que ajustaste tú no vuelve en absoluto. Estas carpetas merecen revisión, no limpieza.

Borra desde la herramienta cuando la haya

Tanto Ollama como Hugging Face mantienen un manifiesto junto a los blobs. Si borras los archivos por tu cuenta, el manifiesto los sigue listando, y eso aparece más tarde en forma de errores desconcertantes. ollama rm y huggingface-cli delete-cache existen justo para esto.

Mover en vez de borrar

Todas las herramientas de arriba permiten mover su almacén con una variable de entorno o un ajuste. Si tienes un disco externo, mover el almacén es mejor que borrar y volver a descargar los mismos pesos una y otra vez.

Preguntas

¿Cómo cambio dónde guarda Ollama los modelos?

Define la variable de entorno OLLAMA_MODELS con el directorio que quieras y reinicia el servidor de Ollama. En macOS, defínela para el entorno de arranque de la aplicación, no solo en tu shell, o la aplicación de escritorio no la verá.

¿Es seguro borrar ~/.cache/huggingface?

Seguro en el sentido de que no se rompe nada: lo que falte se vuelve a descargar la próxima vez. Caro en el sentido de que «la próxima vez» puede significar bajar 30 GB otra vez. Usa huggingface-cli scan-cache para ver qué hay y borrar de forma selectiva.

¿Por qué las carpetas de modelos no aparecen en el Finder?

La mayoría empiezan por un punto, que macOS oculta por omisión. En una ventana del Finder pulsa Cmd-Shift-. para mostrarlas, o abre la ruta directamente con Ir → Ir a la carpeta.

¿Puedo tener los modelos en un disco externo?

Sí, y es la mejor respuesta a partir de un centenar de gigabytes. Ollama usa OLLAMA_MODELS, Hugging Face usa HF_HOME, PyTorch usa TORCH_HOME, y LM Studio tiene un ajuste en la aplicación. Cuenta con cargas iniciales más lentas por USB.

¿Por qué mi carpeta de modelos es mayor que los modelos que descargué?

Normalmente por descargas parciales y revisiones superadas. La caché del Hub de Hugging Face guarda todas las revisiones de un repositorio que hayas bajado, no solo la actual, que es justo lo que scan-cache está pensado para enseñarte.

Dónde se guardan los modelos de IA locales