Levo 帮助 · 适合你的 Mac

用于 AI 和 ML 工作：模型、Hugging Face、Ollama

模型是最快占满 Mac 的东西。一次下载往往就是 5 到 40 GB，试来试去就越攒越多。Levo 会把它们全部列出来，由你来决定。

Levo 会查找什么

• Hugging Face 的模型和数据集。
• Ollama 模型。
• LM Studio 模型。
• PyTorch、Keras 和 NLTK 的下载内容，以及 Whisper 模型。
• Python 环境：virtualenv、conda 环境，以及 pip、uv 和 poetry 的缓存。
• Jupyter 运行时文件和 Python 工具缓存。
• 存放训练镜像的 Docker 和其他容器。见下文。

模型只列出，不勾选

重新下载一个模型要花时间和流量，而且有些是线上已不存在的微调模型。所以 Levo 会在列表中显示模型及其大小，由你勾选想删除的。无论清理级别如何，Smartly 在 Careful 和 Balanced 下都不会勾选它们。模型只能由你来勾选。

你的智能体会帮上忙，告诉你每个模型是什么、上次运行是什么时候，这正是访达告诉不了你的。

模型是如何被移除的

只要工具自带清理命令，Levo 就使用它。其他的会被直接删除，如果你在 Settings › Agent 中打开了 Move to Trash，则会移到废纸篓。不带它清理后，模型就永久消失了，所以请先检查列表。

容器和虚拟机

Docker、OrbStack、Colima 和 Podman 各自保存一个很大的磁盘映像。Levo 会列出它及其大小，并把 Docker 的构建缓存显示为可勾选的一行。虚拟机（如 UTM、Parallels 或 VMware）同样会被列出，只有你勾选才会移除，因为里面是你自己的数据。

一套好用的流程

1. 先分析，然后打开 AI models 分组。
2. 按大小排序，勾选那些你试过一次就忘了的模型。
3. 留下你在用的，然后点击 Clean up。

Ollama 运行期间，它的模型会显示为正在使用，并被锁定。