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    如何安全刪除 Ollama 與 LM Studio 模型

    開發者發布 2026年7月16日更新 2026年9月5日3 分鐘閱讀

    刪除 LM Studio 模型或清理 Ollama 模型儲存時,先用各自的模型清單確認對象,不要直接在 Finder 裡刪除資料塊。本機 AI 工具很容易佔用幾十 GB,因為模型權重本身就很大。公開模型通常能重新下載,但下載耗時,特定版本、許可或存取權限也可能變化。清理前先列出模型,並另外保存聊天、微調結果、適配器、提示詞和專案資料。

    在 LM Studio 中刪除模型

    1. 打開 LM Studio 的 My Models,依名稱與大小找到目標模型。
    2. 使用該模型本身的刪除操作,不要去 Finder 裡刪除名稱相近的資料夾。
    3. 刪除後執行 lms ls,確認它已不在 LM Studio 的模型清單中。

    LM Studio 允許自行選擇模型目錄,所以照抄另一台 Mac 的路徑並不可靠。如果改過目錄,應以目前設定的位置為準,再核對實際釋放的空間。

    移除 Ollama 模型

    先列出本機模型,再把準確名稱交給 Ollama:

    ollama ls
    ollama rm MODEL_NAME
    

    移除後再執行一次 ollama ls。這樣 Ollama 會自行更新共用的 manifest 與資料塊,不會讓模型儲存落入未知狀態。

    模型通常存在哪裡

    • Ollama: 預設儲存在 ~/.ollama/models,也可能由 OLLAMA_MODELS 指向其他目錄。用 ollama ls 列出模型,用 ollama rm <model> 依名稱移除。目前命令列說明記錄了這兩個指令
    • LM Studio: 模型目錄可由使用者選擇。透過應用程式的 My Models 或 lms ls可以查看模型和大小,再從 LM Studio 中移除,固定猜測某個隱藏路徑並不可靠
    • Hugging Face: 預設快取位於 ~/.cache/huggingface/hub,HF_HOME 等設定可以變更根目錄。hf cache ls 用於列出倉庫與修訂,hf cache rm model/<repo> --dry-run 可預覽指定模型的移除,hf cache prune --dry-run 可預覽游離和未完成修訂。詳見 Hugging Face 快取說明

    實際大小可以這樣檢查:

    du -sh ~/.ollama/models ~/.cache/huggingface 2>/dev/null
    

    模型、快取和個人資料要分開

    公開發布的模型也許能重新下載,本機微調、適配器、轉換後的量化檔案和私有檢查點卻可能沒有副本。

    桌面 AI 應用程式還可能在 Application Support 中儲存對話與附件,或把部分歷史同步到帳號,因此匯出和同步方式也值得一起確認。本機檔案未必都可刪除,對話也未必只在本機,具體取決於應用程式的實作。

    完整解除安裝 AI 應用程式

    應用程式套件往往只佔很小一部分空間,模型和支援檔案才是大頭。這與徹底解除安裝一般應用程式相同。

    解除安裝 Ollama 前,可以用 ollama rm 移除具名模型,LM Studio 透過應用程式管理已設定的目錄,聊天用戶端則先匯出需要的歷史,再依廠商說明解除安裝。Application Support 容器即使名稱相符,也可能混有仍需保留的資料,整目錄刪除的依據還不夠。

    為什麼要用工具自己的刪除指令

    Ollama 把模型儲存為依 sha256 雜湊命名的內容定址 blob,位於 ~/.ollama/models/blobs。較小的 manifest 再把模型名稱和標籤關聯到所需 blob。

    多個模型可以共用同一個 blob。ollama rm 會先移除 manifest,只有沒有其他參照時才釋放 blob。手動刪除 blob 可能破壞仍在使用它的模型。

    模型體積不是附帶開銷。數十億參數量化後仍需要數 GB,更大或精度更高的模型會佔用更多。Hugging Face 也依修訂儲存不可變快照,並對重複內容去重。讓所屬工具維護參照關係,才能避免損壞模型庫或留下無效檔案。

    兩個具名模型 manifest 指向一組依雜湊命名的共用 blob,其中一個 blob 同時被兩者參照,所以只有不再存在任何參照時,刪除模型才會釋放它。
    多個模型可以共用 blob。只有最後一個參照消失時,空間才會釋放。

    先用磁碟地圖確認模型佔用

    Mole 的「分析」頁可以找出意外增長的模型目錄,但模型名稱、共用 blob 和修訂關係仍應交給 Ollama、LM Studio 或 Hugging Face 管理。通用清理工具不該自行刪除模型庫或聊天紀錄。

    清理 AI 模型時按這個順序

    用所屬工具列出模型,區分可下載權重與唯一的本機產物,匯出需要保留的內容,停止使用目標模型的推論、訓練與下載工作,再一次移除一個具名模型。接著檢查磁碟大小,共用 blob 可能讓實際回收量小於模型標示的大小;只有確認不再保留任何資料,並結束相關 App 與背景工作後,才在完整解除安裝中處理整個支援目錄。

    Mole 清理快取和 App 殘留檔案,不少使用者一次就清出了上百 GB。

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