Ajuda do Levo · Para o seu tipo de Mac
Para IA e ML: modelos, Hugging Face, Ollama
Modelos são a forma mais rápida de encher um Mac. Um único download costuma ter de 5 a 40 GB, e eles se acumulam enquanto você testa coisas. O Levo mostra todos e deixa a escolha com você.
O que o Levo procura
- Modelos e datasets do Hugging Face.
- Modelos do Ollama.
- Modelos do LM Studio.
- Downloads de PyTorch, Keras e NLTK e modelos Whisper.
- Ambientes Python: virtualenvs, ambientes conda e os caches de pip, uv e poetry.
- Arquivos de runtime do Jupyter e caches de ferramentas Python.
- Docker e outros contêineres que guardam imagens de treinamento. Veja abaixo.
Modelos são listados, não marcados
Baixar um modelo de novo custa tempo e banda, e alguns são fine-tunes que não existem mais online. Por isso o Levo mostra os modelos na lista com o tamanho, e você marca os que quer apagar. O Smartly não os marca em Careful nem em Balanced, seja qual for o nível de limpeza. Só você pode marcar um modelo.
Seu agente ajuda dizendo o que cada um é e quando rodou pela última vez, justamente o que o Finder não mostra.
Como um modelo é removido
O Levo usa o comando de limpeza da própria ferramenta quando existe. O resto é apagado ou movido para a Lixeira, se você ativou Move to Trash em Settings › Agent. Um modelo some de vez quando você limpa sem isso, então confira a lista antes.
Contêineres e máquinas virtuais
Docker, OrbStack, Colima e Podman guardam uma imagem de disco grande. O Levo a lista com o tamanho e mostra o cache de build do Docker como uma linha que você pode marcar. Uma máquina virtual, como UTM, Parallels ou VMware, também é listada e só sai se você marcar, porque guarda seus próprios dados.
Uma boa rotina
- Rode a análise e abra o grupo AI models.
- Ordene por tamanho e marque os modelos que você testou uma vez e esqueceu.
- Deixe os que você usa. Clique em Clean up.
Enquanto o Ollama estiver rodando, os modelos dele aparecem como em uso e ficam bloqueados.