CUDA 搞深度学习， 1TB 的一块硬盘， C 盘留多大合适？

一块 1tb 的硬盘肯定是不够的，看你要干什么了。如果是微调 8b 左右的语言模型，你各种 hf 模型总得下载吧，几个主流的都得占用将近 159gb ，你微调过程中产生的数据很快就会达到 500gb 。再加上数据集，conda 各种包，你得一周就复制和迁移一次数据，很繁琐痛苦。如果是 cv 方向和多模态，那数据集占了大头，但是 1tb 勉强够用。如果是 8b 以上的就不用想了。
我的建议是 c 盘不用太大，但是你要把 hf_home,conda, pip cache 和 docker 默认的 data 文件夹放到别的盘，不然多大都会马上满

没必要分区，分文件夹就好了。

马上 2025 了，很难想象还有人系统盘和数据盘不分离的。
单独一个盘装系统和各种包，数据集有单独的数据盘。

@handuo 或者我干脆不分区了呢？全给 C 盘，默认 C 盘，会有什么坑吗？

@Donaldo 好主意

@kk2syc 这位的建议就很好，而且我个人的偏好还是用 linux 大于 win ，首先是 cuda 和 deepseek 之类的库网上 linux 的帖子和 issues 多一些，反正我是不知道 llama-factory 能不能在 win 上完美地跑。再有就是涉及到文件系统的函数和包有小概率跟 linux 不兼容，最后就是 win 更重一些，乱七八糟的服务挺占资源的。

@handuo 抱歉不是 deepseek ，deepspeed 。深度学习硬盘空间是最不值钱的了，数据盘至少 4tb 是我的推荐哈

一款硬盘一个区，无论 macOS 、Linux 还是 Windows 都是这样

@handuo 好的，谢谢建议。

@dcsuibian 我也是这样想的，MacOS 默认一个分区，Linux 我也默认把所有分给 / ，但是放到 Windows 上可能那么多年分区观点一时不好克服，总是觉得不太习惯。因为我现在只有一个硬盘，因此只有一个 C 盘。

@jiashuaibei 如果是我的话，就走上策加硬盘。毕竟 SSD 也不是很贵。
不过真的就算只能用一块硬盘的话，我也仍然不会分区。以前玩 GTA5 的时候就遇到过分区导致的容量不足，自那以后我的硬盘就再也没分过区。

最近 10 多年一直不分区，大 C 盘，用了 7 ，8 台机器，没任何问题，mac ，linux 也没有分区，也从来没什么问题，分区为了重装系统，win10 以后我已经 10 年没重装过系统了

@mumbler 本来今晚还有分区想法，刚刚安装了深度训练环境，都是必须装 C 盘的，简单做了一个练习 C 盘就少了 38G ，所以分了估计 C 盘也不够用。

@jiashuaibei 真正跑起来你就知道深度学习有多占空间了，不同的开源项目之间包的冲突是家常便饭，就得新建环境，过半年随随便便 conda 就占一两百个 G 。硬盘空间不够用，就得不停删除缓存、暂时不用的环境和数据集，浪费时间

@handuo 好的，谢谢指导，我是做毕业设计的因此 1TB 硬盘应该也够用了，现在不准备分盘了，一个 C 盘随便来吧，实在不够了就加硬盘。

如果是机器学习要用到的数据集，这种独立性非常非常强的数据，我也倾向于放在独立分区/独立的物理硬盘上。但是我的都是代码什么的~

@kk2syc 不是所有人都有钱买多个硬盘，或者像 Mac 这种也没条件装多个硬盘。

如果你说单硬盘分多个区的话，那会出现两个分区无法共享可用空间的问题。
除非当前操作系统提供了一种能共享可用空间的方案，否则我不会也不推荐别人分多个区。
比如 Windows 目前没有共享可用空间的方案，我就不会推荐。
Linux 的 btrfs 可以共享可用空间，我会选择使用 btrfs 并很细致地分区。但如果别人用 Linux 拒绝选择 btrfs ，我也不会推荐。

深度学习一般用 ubuntu 吧，没有 C 盘这个说法

@jiashuaibei #4 如果要重装系统的时候怎么办？格式化系统盘的话所有数据不就丢了？