如何永久删除Huggingface中无用的NLLB缓存？

1. 定位真实的缓存路径 #

Huggingface Transformers/Datasets的缓存路径不一定在默认的~/.cache/huggingface，可以通过以下方法确认：

• 运行Python代码查看：

  from huggingface_hub import get_cache_dir
  print(get_cache_dir())
  

• 查看环境变量（覆盖默认缓存位置的优先级更高）：
  • Linux/macOS终端：echo $TRANSFORMERS_CACHE 或 echo $HF_HOME
  • Windows命令行：echo %TRANSFORMERS_CACHE% 或 echo %HF_HOME%

2. 彻底清理缓存 #

找到路径后，直接删除NLLB相关缓存目录：

• Linux/macOS：rm -rf <找到的缓存路径>/hub/models--facebook--nllb-*
• Windows：在文件资源管理器中找到对应文件夹右键删除，或用命令行：rmdir /s /q "<找到的缓存路径>\hub\models--facebook--nllb-*"

3. 阻止缓存自动生成 #

方法一：通过环境变量全局禁用 #

• Linux/macOS：在~/.bashrc、~/.zshrc等配置文件中添加：

  export TRANSFORMERS_CACHE=/dev/null
  export HF_DATASETS_CACHE=/dev/null
  

  添加后执行source ~/.bashrc（对应你的shell配置文件）生效。
• Windows：打开「系统属性」→「高级」→「环境变量」，新建两个系统变量：
  • 变量名TRANSFORMERS_CACHE，变量值NUL
  • 变量名HF_DATASETS_CACHE，变量值NUL
    重启终端或应用后生效。

方法二：在代码中强制禁用缓存 #

如果是你自己的代码调用NLLB，初始化模型时直接指定cache_dir=None：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "facebook/nllb-200-distilled-600M",
    cache_dir=None
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "facebook/nllb-200-distilled-600M",
    cache_dir=None
)

方法三：修改Huggingface配置文件 #

在用户目录下创建~/.huggingface/huggingface_hub_config.json（Windows路径为C:\Users\<你的用户名>\.huggingface\huggingface_hub_config.json），添加内容：

{
    "cache_dir": "/dev/null"  // Windows系统改为"NUL"
}

注意事项 #

如果是第三方应用或脚本在后台调用NLLB，需要确保该应用也应用了上述配置，否则缓存仍会生成；禁用缓存后，每次调用模型会从网络下载（若允许联网），如果需要离线使用，建议仅删除NLLB相关缓存，不要全局禁用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Philo