Контрольный список хранения локальной библиотеки моделей до освобождения места

Самая дорогая часть библиотеки моделей — не всегда самый большой файл. Часто это модель, которую уже не удаётся идентифицировать, адаптер с забытой базой или рабочая копия среды выполнения, удалённая во время использования. Хранение начинается с ясности, а не с команды очистки.

До изменения папки

Сначала разделите данные на три категории: активное хранилище среды выполнения, временные или воспроизводимые загрузки и завершённые артефакты моделей, которые вы намеренно хотите сохранить. Папка может переходить из одной категории в другую, но если считать всё это «тем, что потом удалим», полезная история моделей исчезнет.

• Назовите связь.
  Для каждого сохраняемого артефакта запишите проект, предполагаемую базу, среду выполнения или причину, по которой он понадобится снова.
• Проверьте, используется ли папка сейчас.
  Не архивируйте, не перемещайте и не удаляйте папку, которую в данный момент ожидает работающее приложение, задание обучения или сервер моделей.
• Сохраняйте права и происхождение.
  Храните лишь те файлы, которые вы вправе хранить, и сохраняйте сведения об авторе, источнике и версии, необходимые для их понимания.
• Храните независимую резервную копию, когда это важно.
  Локальный архив помогает с восстановлением и управлением рабочим диском; один компьютер не обеспечивает полной устойчивости.

Не путайте хранилища сред выполнения с библиотекой

Hugging Face, Ollama, LM Studio и ComfyUI по-разному кешируют, загружают, импортируют и обнаруживают модели. Эти хранилища созданы для соответствующих сред выполнения. До освобождения места выясните, где находятся активные данные и как приложение ожидает ими управлять.

Руководство по кешу Hugging Face, руководство по хранилищу Ollama, руководство по LM Studio и материал о папке моделей и дополнительных путях ComfyUI помогают определить эти границы. Их следует изучить до принятия решений о хранении.

Выберите семейство для архива

Tensor Archive работает лучше всего, когда семейство реально: база с адаптерами, завершённые версии одного проекта или развёртывания с повторяющейся базой. Это не универсальная кнопка «заархивировать весь диск», и приложение не решает, какие исходные папки удалять.

Начните с моделей, которыми пользуетесь чаще всего. Так вы получите проверку восстановления, которую действительно способны оценить, вместо огромного непонятного архива.

Сделайте восстановление условием завершения

1. Проанализируйте локальное семейство и изучите результат до создания архива.
2. Заархивируйте семейство в управляемую локальную копию.
3. Запустите Verify, чтобы подтвердить возможность восстановления сохранённых байтов.
4. Восстановите в отдельное расположение и протестируйте в важном рабочем процессе.
5. Только после этого при желании вручную удалите лишнюю исходную копию.

Затем повторяйте процесс, а не риск

Подтвердив первое семейство, осознанно повторите процесс: база с адаптерами, завершённый эксперимент или группа развёртываний с одной повторяющейся моделью. Ведите простой перечень того, что и зачем заархивировано. Небольшие понятные семейства проще восстановить, и они гораздо реже преподносят сюрпризы.

Первая практическая последовательность описана в кратком руководстве Tensor Archive. Если главная проблема сейчас — библиотека LoRA, начните с руководства по освобождению места. Для конкретных сред используйте процесс резервного копирования моделей ComfyUI или безопасной очистки кеша Hugging Face только после явного принятия решений о хранении.