Levo ヘルプ · あなたの Mac に合わせて

AI・機械学習向け：モデル、Hugging Face、Ollama

モデルは、Mac をいちばん早く埋め尽くすものです。1 回のダウンロードで 5〜40 GB になることも多く、試しているうちにどんどん積み上がります。Levo はそのすべてを表示し、どれを消すかはあなたに任せます。

Levo が探すもの

• Hugging Face のモデルとデータセット。
• Ollama のモデル。
• LM Studio のモデル。
• PyTorch、Keras、NLTK のダウンロードと、Whisper のモデル。
• Python 環境： virtualenv、conda 環境、pip、uv、poetry のキャッシュ。
• Jupyter のランタイムファイルと、Python ツールのキャッシュ。
• 学習用イメージを抱えた Docker などのコンテナ。詳しくは下をご覧ください。

モデルは一覧に表示され、チェックは入りません

モデルは、再ダウンロードに時間も通信量もかかり、中にはオンラインに存在しないファインチューニング済みのものもあります。そのため Levo は、モデルをサイズ付きで一覧に表示し、消したいものはあなたがチェックします。クリーンアップレベルにかかわらず、Smartly が Careful や Balanced でモデルにチェックを入れることはありません。モデルにチェックを入れられるのは、あなただけです。

エージェントは、各モデルが何であるか、最後に使ったのはいつかを教えてくれます。Finder では分からない部分です。

モデルの削除方法

Levo は、ツール自身に clean コマンドがある場合はそれを使います。それ以外は削除するか、Settings › Agent で Move to Trash をオンにしている場合はゴミ箱に移動します。モデルを外さずにクリーンアップすると完全に消えるので、先に一覧を確認してください。

コンテナと仮想マシン

Docker、OrbStack、Colima、Podman は、大きなディスクイメージを 1 つ持っています。Levo はそれをサイズ付きで一覧に表示し、Docker のビルドキャッシュはチェックできる行として表示します。UTM、Parallels、VMware などの仮想マシンも一覧に表示されますが、あなた自身のデータが入っているため、チェックを入れたときだけ削除されます。

おすすめの手順

1. Analyse してから、AI models グループを開きます。
2. サイズ順に並べ替え、一度試して忘れていたモデルにチェックを入れます。
3. 使っているものは残して、Clean up を押します。

Ollama の実行中は、そのモデルは使用中として表示され、ロックされます。