HuggingFace下载的模型缓存到了C盘，如何安全迁移到其他盘

当然！你完全可以把 Hugging Face 的模型缓存目录迁移到 D 盘，从而释放 C 盘空间 ✅。

✅ 方法一：通过环境变量永久迁移缓存目录（推荐）

这是 Hugging Face 官方支持的方式，可以把 .cache/huggingface 整个目录迁移到 D 盘。

步骤如下：

1️⃣ 在 D 盘创建一个目录（比如）：

D:\HuggingFaceCache

2️⃣ 设置环境变量（HF_HOME）

✅ 方法 A：代码中设置（只对当前运行有效）

在你的 Python 脚本开头加入：

import os
os.environ["HF_HOME"] = "D:/HuggingFaceCache"

✅ 方法 B：永久设置（推荐）

如果你想所有 Python 项目都默认使用 D 盘：

• 打开 Windows 的“系统环境变量”设置

• 新建一个用户变量：

  • 变量名：HF_HOME
  • 变量值：D:\HuggingFaceCache

重启终端或电脑后生效。

3️⃣ 把你原来的模型文件夹剪切到新位置：

例如：

从：

C:\Users\你的用户名\.cache\huggingface\hub\models--BAAI--bge-large-zh-v1.5\

剪切到：

D:\HuggingFaceCache\hub\models--BAAI--bge-large-zh-v1.5\

📌 注意保持结构一致，hub/models--... 的路径不能改变。

4️⃣ 重新运行你的程序，验证是否成功

你可以加一段打印缓存路径的代码来确认：

from huggingface_hub import hf_hub_download
print("Hugging Face 缓存路径：", os.getenv("HF_HOME", "~/.cache/huggingface"))

✅ 方法二：使用 TRANSFORMERS_CACHE（仅限 Transformers，不推荐）

Hugging Face 支持另一个环境变量叫：

TRANSFORMERS_CACHE=D:/my_cache_dir

但它只会影响 transformers 库，不影响 sentence-transformers 或 datasets 等，所以推荐使用统一的 HF_HOME。

✅ 总结