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：

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（Windows）

   1. 右键点击"此电脑"或"计算机"，选择"属性"。
   2. 点击"高级系统设置"。
   3. 在"系统属性"窗口中，点击"环境变量"按钮。
   4. 在"用户变量"或"系统变量"下点击"新建"按钮。
   5. 对于transformers库, 输入变量名TRANSFORMERS_CACHE 和变量值为新路径 (例如 D:\cache\huggingface\transformers)。
   6. 对于datasets库, 输入变量名HUGGINGFACE_CACHE 和变量值为新路径 (例如 D:\cache\huggingface\datasets)。
   7. 点击"确定"保存。