在电脑使用过程中，Ollama会自动缓存各类内容，例如下载过的软件包，这会导致缓存文件不断累积。从编程新手成长为资深开发者的过程中，我们经常需要重新审视安装环境和存储位置。本文提供了一套系统化的清理方案，帮助解决这类问题（注意：部分缓存可能需要在新环境配置后进行手动清理，本文暂不涉及该部分内容）。

打开终端

Windows 系统：
按键盘上的 Win 键，输入 cmd 或 powershell，右键点击出现的“命令提示符”或“Windows PowerShell”，选择以管理员身份运行。

macOS / Linux 系统：
按 Cmd + 空格 打开 Spotlight，输入 terminal 并回车，或从应用程序中找到“终端”打开。

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检查 Conda 缓存

查看当前有哪些 Conda 环境：

conda env list

进入特定环境（如 base）：

conda activate base

预览所有可清理的缓存文件大小：

conda clean --all --dry-run

查看包缓存具体占用：

conda clean --packages --dry-run

查看下载的压缩包占用：

conda clean --tarballs --dry-run

查看索引缓存占用：

conda clean --index-cache --dry-run

删除所有未使用的缓存：

conda clean --all

删除包缓存：

conda clean --packages

删除下载的压缩包：

conda clean --tarballs

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检查 Python 缓存

查找项目中的 __pycache__ 文件夹：

cd D:\你的项目路径
Get-ChildItem -Path . -Filter "__pycache__" -Recurse -Directory | ForEach-Object { $_.FullName + " - " + "{0:N2} MB" -f ((Get-ChildItem -Path $_.FullName -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB) }

查看单个文件夹大小：

du -sh 路径/到/__pycache__

删除单个 __pycache__：

rm -rf ./__pycache__

批量删除所有 __pycache__：

find . -type d -name "__pycache__" -exec rm -rf {} +

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检查 Python 其他缓存

查看 pip 缓存占用：

pip cache info

删除所有 pip 缓存：

pip cache purge

删除过期的 pip 缓存：

pip cache remove *

查看 Python 历史记录文件：

dir %USERPROFILE%\.python_history

删除 Python 历史记录文件：

del %USERPROFILE%\.python_history

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完整操作流程示例

conda clean --all --dry-run
conda clean --all
pip cache info
pip cache purge
cd C:\你的项目路径
Get-ChildItem -Path . -Filter "__pycache__" -Recurse -Directory | ForEach-Object { $_.FullName + " - " + "{0:N2} MB" -f ((Get-ChildItem -Path $_.FullName -Recurse | Measure-Object -Property Length -Sum).Sum / 1MB) }
Get-ChildItem -Path . -Filter "__pycache__" -Recurse -Directory | Remove-Item -Recurse -Force -Verbose

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小贴士

使用 --dry-run 参数预览操作结果，避免误删。
Conda 清理只会删除未被使用的包，不影响现有环境。
__pycache__ 删除后会在下次运行代码时自动重建。
查看磁盘整体空间：

wmic logicaldisk get deviceid, freespace, size