How do I change where Ollama stores models?

Set the OLLAMA_MODELS environment variable to the directory you want, then restart the Ollama server. On macOS, set it for the app's launch environment, not only in your shell.

Is it safe to delete ~/.cache/huggingface?

Nothing breaks — anything missing is re-downloaded on next use — but that may mean pulling tens of gigabytes again. Use huggingface-cli scan-cache to delete selectively.

Why do the model folders not show up in the Finder?

Most start with a dot, which macOS hides by default. Press Cmd-Shift-period in a Finder window to show them, or use Go then Go to Folder.

Can I keep models on an external drive?

Yes. Ollama uses OLLAMA_MODELS, Hugging Face uses HF_HOME, PyTorch uses TORCH_HOME, and LM Studio has a setting in the app. Expect slower first loads over USB.

Why is my model folder bigger than the models I downloaded?

Usually partial downloads and superseded revisions. The Hugging Face hub cache keeps every revision of a repository you have ever pulled, not just the current one.

Guía de almacenamiento para desarrolladores

Dónde se guardan los modelos de IA locales

Cada herramienta guarda sus pesos en un sitio distinto, ninguna te dice dónde, y juntas son lo que más rápido crece en el disco de un desarrollador. Aquí está la lista completa, por plataforma.

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Bytesweep listando por tamaño los almacenes de modelos de IA locales en un Mac de desarrollador

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.

Siete rutas, y la que has olvidado

Esta lista es exacta hoy. Crece cada vez que pruebas una herramienta nueva, y el almacén que pierdes de vista es el caro. Bytesweep encuentra todos estos y los añadidos desde entonces, los informa por tamaño, y marca los pesos para revisar en vez de para limpiar, porque un modelo que ajustaste tú mismo no es una caché, y nada más en tu disco sale tan caro si te equivocas.

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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

Ollama y Hugging Face mantienen ambos un manifiesto junto a los blobs. Borrar archivos a mano deja el índice apuntando a cosas que ya no están, lo que aparece más tarde como errores confusos. 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.

Encuentra todos los almacenes de modelos de tu disco

Bytesweep conoce todas estas rutas, las informa por tamaño junto a Docker, Xcode y node_modules, y marca los pesos como para revisar en vez de seguros de limpiar, porque un modelo ajustado no es una caché.

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Relacionado: Docker disk space · Xcode cleanup · la lista completa para Mac

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.