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Usually partial downloads and superseded revisions.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.

開発者向けストレージガイド

ローカルAIモデルの保存場所

ツールごとに重みの置き場所が違い、どれもその場所を教えてくれません。しかもまとめると、開発者のディスクでいちばん速く増えるものです。プラットフォーム別の完全な一覧です。

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開発者のMacで、ローカルAIモデルの保管場所をサイズ順に並べたBytesweep

どのクリーナーも見つけられない理由

主要なMacクリーナーはローカルモデルが存在する前に作られており、既知のキャッシュフォルダの固定リストで動きます。 ~/.ollama はそこに載っていません。だからツールは自信たっぷりに「あなたのMacはきれいです」と報告しますが、そのあいだ120 GBの重みがホームディレクトリの隠しフォルダに眠っています。しかもドットフォルダなので、Finderにも表示されません。

保存場所

Ollama

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

マニフェストとの整合性を保つため、Ollama自身で一覧・削除してください：

ollama list
ollama rm llama3:70b

保存先を外付けドライブに移すには、次を設定してから OLLAMA_MODELS サーバーを起動してください。

LM Studio

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

以前のバージョンは次を使っていました： ~/.cache/lm-studio/models。いくつかのリリースをまたいで更新してきたなら、両方を確認してください。保存先はアプリのMy Modelsタブで設定でき、移動するならその方法が安全です。

Hugging Face — transformers、diffusers、datasets

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

たいてい最大で、いちばん散らかっています。Hubに触れるライブラリがすべてここに書き込むからです。公式ツールで対話的に確認・整理してください：

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

移動には次を使います： HF_HOME。なお、Hubのキャッシュはblobsフォルダへのシンボリックリンクを使っているため、シンボリックリンクをたどるツールでコピーするとサイズが2倍になります。

PyTorch

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

次でダウンロードされた学習済みチェックポイント： torch.hub。移動には次を使います： TORCH_HOME。

7つのパス、そして忘れているもう1つ

この一覧は今日の時点では正確です。新しいツールを試すたびに増えていき、見失った保管場所こそが高くつきます。Bytesweepはこれらすべてと、その後に増えたものも見つけてサイズを表示し、重みは掃除対象ではなく確認対象として印を付けます。自分でファインチューニングしたモデルはキャッシュではありませんし、ディスク上でこれほど間違えると高くつくものは他にないからです。

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GPT4All

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

Whisper と whisper.cpp

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

あわせて確認したいこと

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

モデルを削除する前に

キャッシュと重みは違います

開発者のディスクにある他のものは、どれも数秒で再生成されます。40 GBのモデルはあなたの回線での再ダウンロードであり、自分で作った量子化や自分でファインチューニングしたモデルは、そもそも戻ってきません。これらのフォルダは掃除ではなく確認に値します。

ツールがあるなら、ツール経由で削除する

OllamaとHugging Faceはどちらも、blobsと並べてマニフェストを持っています。手作業でファイルを消すと、インデックスが存在しないものを指したままになり、後から分かりにくいエラーとして現れます。 ollama rm と huggingface-cli delete-cache はそのためにあります。

削除ではなく移動する

上記のツールはどれも、環境変数か設定で保存先を移せます。外付けドライブがあるなら、同じ重みを何度も消して取得し直すより、保存先ごと移すほうが得です。

ディスク上のモデル保管場所をすべて見つける

Bytesweepはこれらのパスをすべて把握し、Docker、Xcode、node_modulesと並べてサイズを報告し、重みは掃除して安全なものではなく確認対象として印を付けます。自分でファインチューニングしたモデルは、キャッシュではないからです。

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よくある質問

Ollamaのモデル保存先を変えるには？

次の環境変数に希望のディレクトリを設定し、 OLLAMA_MODELS Ollamaサーバーを再起動してください。macOSではシェルの中だけでなく、アプリの起動環境に対して設定しないと、デスクトップアプリからは見えません。

~/.cache/huggingface を削除しても安全ですか？

何も壊れないという意味では安全です。足りないものは次に使うときに再ダウンロードされます。ただしその「次に使うとき」に30 GB引き直すことになるかもしれない、という意味では高くつきます。次のコマンドを使って huggingface-cli scan-cache 中身を確認し、選んで削除してください。

モデルのフォルダがFinderに表示されないのはなぜですか？

ほとんどがドットで始まっており、macOSは既定でそれを隠すからです。Finderのウインドウで次を押すと表示されます： Cmd-Shift-. 。または「移動 → フォルダへ移動」でパスを直接開いてください。

モデルを外付けドライブに置けますか？

はい。100 GBを超えたなら、そのほうが良い答えです。Ollamaは次を使い： OLLAMA_MODELS、Hugging Faceは次を使い： HF_HOME、PyTorchは次を使います： TORCH_HOME。LM Studioはアプリ内に設定があります。USB経由では初回読み込みが遅くなることを見込んでください。

モデルのフォルダが、ダウンロードしたモデルより大きいのはなぜですか？

たいていは途中で止まったダウンロードと、置き換えられた古いリビジョンです。Hugging FaceのHubキャッシュは、リポジトリの最新版だけでなく、これまでに取得したすべてのリビジョンを保持します。まさにそれを見せるためにあるのが scan-cache このコマンドです。