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：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

之后可以在终端工具中输入

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：

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

来安装。

在使用时，执行：

hf cache delete

命令来清理本地模型文件。之后的操作和上面一样。