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Usually partial downloads and superseded revisions.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.

Guia de armazenamento para desenvolvedores

Onde ficam os modelos de IA locais

Cada ferramenta guarda seus pesos num lugar diferente, nenhuma diz onde, e juntas são o que mais cresce no disco de um desenvolvedor. Aqui está a lista completa, por plataforma.

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Bytesweep listando por tamanho os repositórios de modelos de IA locais num Mac de desenvolvedor

Por que nenhum limpador acha isso

Os limpadores de Mac mais conhecidos foram escritos antes de existirem modelos locais, e trabalham com uma lista fixa de pastas de cache conhecidas. ~/.ollama não está nela. Então a ferramenta informa com toda a confiança que seu Mac está limpo enquanto 120 GB de pesos dormem numa pasta oculta do seu diretório pessoal — e, como são pastas com ponto, o Finder também não as mostra.

Os caminhos

Ollama

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

Liste e remova pelo próprio Ollama, para o manifesto dele continuar consistente:

ollama list
ollama rm llama3:70b

Mova o repositório para um disco externo definindo OLLAMA_MODELS antes de iniciar o servidor.

LM Studio

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

Versões antigas usavam ~/.cache/lm-studio/models; se você atualizou ao longo de várias versões, confira as duas. O diretório é configurável na aba My Models do aplicativo, que é o jeito seguro de mudá-lo.

Hugging Face — transformers, diffusers, datasets

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

Em geral o maior e o mais bagunçado, porque toda biblioteca que encosta no Hub grava aqui. Inspecione e limpe de forma interativa com a ferramenta oficial:

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

Mude de lugar com HF_HOME. Note que o cache do Hub usa links simbólicos para uma pasta blobs — copiá-lo com uma ferramenta que segue links simbólicos dobra o tamanho.

PyTorch

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

Checkpoints pré-treinados baixados por torch.hub. Mudar de lugar com TORCH_HOME.

Sete caminhos, e o que você esqueceu

Esta lista está correta hoje. Ela cresce a cada ferramenta nova que você experimenta, e o repositório que você perde de vista é o caro. O Bytesweep acha todos esses e os acrescentados depois, informa por tamanho, e marca pesos para revisão em vez de limpeza — porque um modelo que você mesmo ajustou não é cache, e nada mais no seu disco custa tão caro quando se erra.

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GPT4All

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

Whisper e whisper.cpp

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

Também vale conferir

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

Antes de apagar um modelo

Cache não é peso

Todo o resto no disco de um desenvolvedor se refaz em segundos. Um modelo de 40 GB é um novo download pela sua conexão, e uma quantização que você produziu ou um modelo que você ajustou não volta de jeito nenhum. Essas pastas merecem revisão, não limpeza.

Apague pela ferramenta quando houver uma

O Ollama e o Hugging Face mantêm um manifesto junto dos blobs. Apagar arquivos na mão deixa o índice apontando para o que sumiu, o que aparece depois como erros confusos. ollama rm e huggingface-cli delete-cache existem exatamente para isso.

Mover em vez de apagar

Toda ferramenta acima permite mudar o repositório de lugar por uma variável de ambiente ou um ajuste. Se você tem um disco externo, mover o repositório é melhor do que apagar e rebaixar os mesmos pesos repetidamente.

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O Bytesweep conhece todos esses caminhos, informa por tamanho ao lado de Docker, Xcode e node_modules, e marca pesos como para revisar em vez de seguros para limpar — porque um modelo ajustado não é cache.

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Relacionado: Docker disk space · Xcode cleanup · a lista completa do Mac

Perguntas

Como mudo onde o Ollama guarda os modelos?

Defina a variável de ambiente OLLAMA_MODELS com o diretório desejado e reinicie o servidor do Ollama. No macOS, defina para o ambiente de inicialização do aplicativo, não só no seu shell, ou o aplicativo de mesa não vai enxergar.

É seguro apagar ~/.cache/huggingface?

Seguro no sentido de que nada quebra: o que faltar é rebaixado no próximo uso. Caro no sentido de que «próximo uso» pode significar puxar 30 GB de novo. Use huggingface-cli scan-cache para ver o que há e apagar de forma seletiva.

Por que as pastas de modelos não aparecem no Finder?

A maioria começa com ponto, que o macOS esconde por padrão. Numa janela do Finder pressione Cmd-Shift-. para mostrá-las, ou abra o caminho direto por Ir → Ir para a pasta.

Posso manter os modelos num disco externo?

Sim, e é a melhor resposta depois de uma centena de gigabytes. O Ollama usa OLLAMA_MODELS, o Hugging Face usa HF_HOME, o PyTorch usa TORCH_HOME, e o LM Studio tem um ajuste no aplicativo. Conte com carregamentos iniciais mais lentos por USB.

Por que minha pasta de modelos é maior que os modelos que baixei?

Normalmente downloads parciais e revisões substituídas. O cache do Hub do Hugging Face guarda toda revisão de um repositório que você já puxou, não só a atual, que é exatamente o que scan-cache foi feito para mostrar.