逐模型 ML 快取分析
逐一掃描模型快取,區分您實際載入過的模型與僅下載過的模型。
Jharu 是一款適用於 macOS 與 Windows 的免費開源磁碟清理工具,專注於 AI 與開發者雜項。它的設計目的是從模型快取、套件管理工具、應用程式殘留,以及一般清理工具常視為普通資料夾的其他資料中回收空間。
這個產品會檢查資料本身的內容,而不只是它佔用了多少空間。它會列出與 Hugging Face、Ollama、Whisper、conda、npm、Docker、Xcode 與 Cargo 相關的雜項,接著讓您檢視可回收項目,並以白話說明每個動作的意義,將選取的資料移至垃圾桶或資源回收筒。
逐一掃描模型快取,區分您實際載入過的模型與僅下載過的模型。
以樹狀圖顯示所有可回收資料,讓您看出哪些內容佔用空間,並可點選地圖深入資料夾。
將清理後的項目移至 macOS 的垃圾桶或 Windows 的資源回收筒,而不是永久刪除。
連同殘留的支援檔案、快取與偏好設定一起移除應用程式;在 Windows 上會先執行應用程式本身的解除安裝程式。
找出虛擬環境與 conda 環境,並顯示整台機器上有多少重複內容。
有意保留某些項目,包括共享的 Ollama 層,並顯示而非清除 prefetch 與受保護的位置。
逐一檢視 Hugging Face、Ollama 與 Whisper 模型,找出從未使用過的項目,並在不只靠資料夾大小猜測的情況下移除不再需要的模型。
檢查 npm、conda、pip 與 cargo 相關儲存內容,了解跨開發工具與環境重複的套件資料佔用了多少空間。
在解除安裝軟體後,找出支援檔案、快取與偏好設定等應用程式殘留,然後透過應用程式在 Windows 上的解除安裝流程,將它們從垃圾桶或資源回收筒中清除。
在已累積多個 Python 設定的電腦上找出 virtualenv 與 conda 環境,並查看重複相依套件所帶來的儲存成本。
當電腦感覺已經快滿,但空間來源不明時,使用樹狀圖檢視快速找出最大的可回收資料夾。
是。Jharu 被描述為完全免費且採用 Apache 2.0 授權的開源工具,沒有訂閱、付費方案、廣告或遙測。
Jharu 並不是以機器學習來決定刪除內容的 AI 驅動工具。它是依規則運作,但設計上能理解與 AI 相關的雜項,例如 Hugging Face、Ollama、PyTorch 與 Whisper 快取。
開啟 ML models 分頁即可。它會逐一顯示已下載的模型、大小,以及自下載後是否曾被載入。您可以將不需要的模型移至垃圾桶;若您的程式再次要求這些模型,系統會重新下載。
不會。Jharu 表示每次清理都會將項目移至 macOS 垃圾桶或 Windows 資源回收筒,而且作業系統位置會受到保護,無法清理。
是。網站說明 Jharu 可在 macOS 與 Windows 上執行,並提供適用於 Apple Silicon 與 Intel 的通用 Mac 版本,以及標準的 64 位元 Windows 安裝程式。
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