Cómo revisar y limpiar el caché de Hugging Face en Mac

Localizar los datos y proteger su trabajo

El lugar habitual es ~/.cache/huggingface/hub. HF_HUB_CACHE selecciona el caché de repositorios; HF_HOME abarca más datos. Sin HF_HOME, XDG_CACHE_HOME puede influir en el valor predeterminado; cache_dir puede elegir otra ruta. Compruebe por separado aplicaciones gráficas, terminal y notebook. HF_HOME puede contener autenticación: no lo elimine entero ni publique su contenido.

Checkpoints ajustados, adapters, cambios del tokenizer, conversiones, datos privados y configuración pueden no ser descargables de nuevo. Valide el respaldo: algunas herramientas excluyen cachés marcados con CACHEDIR.TAG. Conserve lo que no sepa restaurar y no decida solo por la antigüedad del último acceso.

Mostrar los ID completos y las advertencias

Detenga aplicaciones, descargas y tareas que utilicen el caché. Ejecute hf cache ls --no-truncate y después hf cache ls --revisions --no-truncate --show-warnings. La versión comprobada oculta las advertencias detalladas de forma predeterminada. Use siempre el mismo --cache-dir para un caché personalizado. Investigue fallos de lectura o estructura, anote uso y espacio libre y mantenga privadas las listas de repositorios confidenciales.

Revisar el alcance antes de confirmar

hf cache rm necesita el ID completo del CLI. Mantenga model/ para un repositorio de modelos; no lo sustituya por una carpeta que empiece por models--. Para una revisión, use el hash completo y confirme el repositorio. Empiece con --dry-run. La salida resume objetivos y espacio estimado, no enumera cada archivo. Un objetivo de repositorio incluye todas sus revisiones en caché.

Tras comprobarlo, quite --dry-run manteniendo objetivo, ruta y confirmación. Si la selección cambia o la vista previa falla, pare el borrado e investigue. Los archivos se eliminan directamente, sin papelera; recuperarlos exige respaldo o nuevo acceso a la descarga. Los snapshots, y en ciertas estructuras los repositorios, comparten blobs: deje las referencias al gestor y no sume sin más los tamaños mostrados.

Distinguir prune y otros cachés

En la versión 2.0.0 comprobada, hf cache prune --dry-run previsualiza revisiones detached y descargas incompletas. Un proyecto puede fijar una revisión aunque no exista una referencia con nombre. Revise cada objetivo y detenga las descargas activas. Empiece con un solo elemento bien identificado.

Los datos generados bajo HF_DATASETS_CACHE son distintos de las descargas del Hub. Revise por separado los datos de transferencia Xet y las salidas local_dir, conservando las modificaciones locales. Borrar todo HF_HOME no sustituye esta revisión.

Cargar los modelos conservados

Repita las mediciones, cargue los modelos y revisiones necesarios y ejecute una tarea pequeña con resultado conocido. Importar una biblioteca Python no basta. Pruebe el uso sin conexión desconectando realmente la red. Si falla, detenga la limpieza y revise entorno, rutas, archivos, permisos de acceso y espacio antes de recuperar nada. Descargar continuamente un modelo necesario exige reconsiderar la selección o la capacidad.

Para mover el caché a un disco externo, compruebe espacio, permisos y enlaces simbólicos. Copie los enlaces con sus destinos, configure cada aplicación y pruebe los modelos antes de retirar el original. Mantenga el disco conectado cuando se use.

Qué se verificó

El 2026-09-29 se probaron cachés sintéticos temporales sin red con huggingface_hub 2.0.0: listados, ID completos, advertencias y dry-run. Las vistas previas no alteraron archivos; eliminar una revisión antigua conservó la actual y los datos compartidos. No se verificaron inferencia real, cachés de usuarios, limpieza de blobs entre repositorios ni migraciones. No se garantiza una cantidad de espacio. Consulte hf cache --help para su versión.

Qué comprobar antes de borrar

Compruebe la ubicación real, el uso y la forma de recuperar cada elemento. Esta tabla no es una lista de borrado automático ni promete una cantidad fija de espacio.

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