最近查了一下C盘爆满的原因，发现了huggingface的缓存文件这个罪魁祸首。

每次远程导入模型、数据集时，都会启用huggingface的缓存机制，将整个大文件下载至缓存目录中，从而保证下一次加载时非常快速。

我们可以发现，默认的缓存目录就是设置在C盘。

# datasets缓存目录的查看
from datasets import config
print(config.HF_DATASETS_CACHE)
# D:\cache\huggingface\datasets

# transformers缓存目录的查看（不建议，非常麻烦，知道默认是哪就行）
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
cache_path = model.config.get_from_cache('bert-base-chinese')
print(cache_path)
# D:\cache\huggingface\transformers

下面是更改存放路径的方法，分为临时的和永久的：

注：本人此时的datasets库版本是2.14.5；transformers库版本是4.29.1。不同版本的库可能会有差异，huggingface的库更新太快了qwq。

1. 代码更改（仅对当前python会话，下一次在新的环境中执行时就失效了）

   # datasets缓存目录的修改
   from datasets import config
   config.HF_DATASETS_CACHE = 'D:\cache\huggingface\datasets'
   
   # transformers缓存目录得在导入具体的模型时指定
   from transformers import AutoModel
   AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese', cache_dir='D:\cache\huggingface\transformers')
   

2. 修改系统环境变量（永久方法，对于Windows系统）

   1. 打开环境变量的设置界面。设置系统变量。
   2. 输入变量名XDG_CACHE_HOME 和变量值为新缓存路径的根路径 (例如 D:\cache)。
   3. 点击"确定"保存，电脑重启后生效。

   这样，以后的缓存结构将会是：

   • 模型缓存：D:\cache\huggingface\transformers或D:\cache\huggingface\hub（一般是这里）
   • 数据集缓存：D:\cache\huggingface\datasets
   • 此外metrics和modules也分别是在D:\cache\huggingface\metrics和D:\cache\huggingface\modules之下。

   如果库版本不一样，其实可以从库的源代码中去了解。比如我现在的datasets库config.py文件，如下图所示：

   

   从这里就可以看出datasets的缓存路径的确定逻辑了。

   我现在的transformers库utils/hub.py文件，如下图所示：