ローカルAI環境を整理したら約50GB空いた｜Docker・WSL・LM Studioを見直した記録

はじめに

ローカルAIを試していると、いつの間にか実行環境が増えていきます。私のPCにもComfyUI、Open WebUI、Docker Desktop、Ubuntu、Ollama、LM Studioなどが入り、「これ、全部必要なのか？」という状態になっていました。

そこで今回は、実際に何が使われているのかを確認しながら整理しました。Ollamaのモデル整理も含めて、空き容量は約50GB増えました。

1．先に結論

今回残したのは、Ollama、Open WebUI Desktop、Qwen Code Desktop、ComfyUIです。残さなかったのは、役割が重複していたDocker版Open WebUI、Docker Desktop、Ubuntu、LM Studioです。

ポイントは、アプリ名だけを見て消すのではなく、「今どのアプリが何を使っているか」を確認してから整理することです。

2．DockerはOpen WebUI専用になっていた

まずPowerShellで wsl --list --verbose を確認すると、WSLには Ubuntu と docker-desktop がありました。

さらに docker system df -v、docker ps -a、docker volume ls を確認すると、Docker内にあったのはOpen WebUIだけで、そのImageが約7.0GB、Volumeが約2.2GBありました。Windows側のDockerフォルダ全体では約12.2GBを使っていました。

私の環境ではOpen WebUI Desktopもすでに導入済みだったため、Docker版Open WebUIを残す理由がなくなっていました。

Dockerを消すときは、保存したデータにも注意が必要です。Docker公式によると、Docker Desktopをアンインストールするとコンテナ、Image、Volumeなどのローカルデータが消えます。私の場合はVolumeの中身を確認し、残すべきデータはありませんでした。

3．UbuntuとLM Studioも整理

Ubuntuの仮想ディスク ext4.vhdx は約1.73GBでした。現在はUbuntuを使っておらず、必要になれば再インストールできるため、こちらも削除しました。WSLのディストリビューションを登録解除（wsl --unregister）すると中のデータは完全に失われるため、大事なファイルがあれば先に取り出しておく必要があります。

さらにLM Studioには約11.33GB分のモデルが残っていました。一方、現在のローカルLLM環境ではOllamaをQwen Code Desktopなどのバックエンドとして使っているため、LLM実行基盤はOllamaへ一本化しました。Ollamaはアプリを残したまま、モデルの整理も行っています。

4．結果、約50GB空いた

個別に容量を確認できたのは、Docker（約12.2GB）、Ubuntu（約1.73GB）、LM Studioのモデル（約11.33GB）の合計約25GBです。これにOllamaのモデル整理などを加えて、Windows上の空き容量は最終的に約50GB増えました。

もちろん、これは私のPCでの結果です。インストールしているモデルやDocker Image、Volumeの量によって、空く容量は大きく変わります。

5．ローカルAI環境は「役割」で整理すると分かりやすい

今回の整理後は、OllamaをLLMのバックエンド、Open WebUI Desktopを汎用チャットUI、Qwen Code Desktopをコーディング用途、ComfyUIを画像生成という形に分けました。

新しいAIツールはつい試したくなりますが、同じ役割の実行基盤を複数残すと、モデルやキャッシュまで重複しがちです。定期的に「このアプリは今、何のために残しているのか」を見直すだけでも、環境はかなり軽くなります。

おわりに

DockerもLM Studioも便利なツールですが、使っていないなら残しておく必要はありません。必要な基盤を絞ると、今後のアップデートやトラブル対応も分かりやすくなります。

それでは、良きホビーライフを！