AI関係の開発者向けディスク容量削減方法

• URL: https://zenn.dev/karaage0703/articles/06bc15bbc190db
• 日付: 2026-06-26
• Tier: Tier 3
• 要旨: AI 関連開発を行う Mac/Linux ユーザー向けに、ディスク容量を大幅に削減するための手順をまとめた実用的なリファレンス記事。Hugging Face モデルキャッシュ（~/.cache/huggingface）、Docker イメージとビルドキャッシュ（docker system prune -a –volumes）、Ollama モデル（ollama rm）、uv キャッシュ（uv cache clean）、Chrome キャッシュ、snap 古いリビジョンなど対象ごとに確認コマンドと削除コマンドを示している。Claude Code などのコーディングエージェントにこの記事の URL とプロンプトを渡すだけで自動的に対応できると案内している。

詳細

削除対象と手順:

Hugging Face キャッシュ:

• 確認: du -sh ~/.cache/huggingface/hub/*
• 削除: rm -rf ~/.cache/huggingface/hub/（使用時に再ダウンロードされる）

Docker:

• 確認: docker system df（未使用イメージ・ビルドキャッシュが数十GB になることも）
• 削除: docker system prune -a –volumes（全削除）または docker builder prune -a（ビルドキャッシュのみ）

Ollama モデル:

• 確認: ollama list（モデルごとのサイズと更新日時）
• 削除: ollama rm モデル名（例: ollama rm llama2:latest）

uv キャッシュ: uv cache clean（1コマンドで完了）

Chrome キャッシュ:

• macOS: rm -rf ~/Library/Caches/Google/Chrome
• Linux: rm -rf ~/.cache/google-chrome
• 複数プロファイルの場合は各プロファイルごとに分かれている点に注意

Linux snap 古いリビジョン:

• sudo snap list –all でリビジョン確認し、disabled なものを sudo snap remove で削除

macOS/Linux 対応パスは記事内の対応表を参照 筆者実績: PC1台あたり数十〜数百GB の容量削減が可能