想自己炼个AI模型？先看看你的硬盘够不够吃

最近老有朋友问我，说想自己动手训练个AI模型玩玩，但一上来就被硬件劝退——尤其是硬盘空间，总有人纠结：“到底需要多少G才够啊？”说实话，这个问题就像问“装修要花多少钱”一样,答案完全看你想盖个草屋还是摩天大楼。

咱们先从小处说起，如果你只是想微调一个现成的模型，比如拿开源的文本模型练练手，改改风格、适应特定领域，那几十G的硬盘空间可能就够用了，数据量不大，模型本身也是现成的，整个过程有点像给房子做软装，不动结构，只换家具，这时候硬盘压力不大，但别忘了，过程中会产生各种中间文件和备份,实际占用往往会比预期多出一截。

但如果你野心更大点，想从零开始训练一个模型，那硬盘就得做好“大吃一顿”的准备了，训练数据本身就很占地方，比如你想做一个像样的图像识别模型，怎么也得准备几十万张图片吧？这些原始图片如果未经处理，随随便便就能吃掉几百G，这些数据还要经过清洗、标注、转换格式，中间文件又是一大堆，这还没完，模型训练时，每轮迭代都可能保存检查点（checkpoint），尤其是大型模型，一个检查点文件可能就有几十G，要是训练过程长，多存几个版本,硬盘空间就像被隐形的手一点点掏空。

说到大型模型，那更是硬盘杀手，如今动辄百亿、千亿参数的模型，光是加载到内存里就需要庞大的临时空间，更别说保存完整的模型权重了，我一个朋友之前尝试复现一个中等规模的模型，原始代码和数据处理用了200G，训练过程中产生的中间文件和检查点又占了将近1T，他本来以为2T的硬盘绰绰有余，结果训练到一半就开始疯狂清理硬盘，删了不少旧项目才勉强撑下来，所以啊，对于正经从零训练，现在很多人会直接建议：至少准备2T以上的固态硬盘，而且还得是高速的,不然数据读写都能等得你心烦。

硬盘大小只是一方面，速度也很关键，训练模型可不是光把数据存进去就完事了，硬盘的读写速度直接影响数据加载的效率，如果硬盘太慢，CPU和GPU经常得等着数据“喂”到嘴边，那再好的显卡也跑不起来，所以现在很多人会选择NVMe固态硬盘，哪怕容量小点，也得先保证速度，毕竟时间也是成本，谁也不想训练跑三天,两天半都在等数据。

也有取巧的办法，比如用云计算平台，硬盘可以按需扩展，不够了再加，虽然得花钱，但省去了自己折腾硬件的麻烦，或者用一些优化技术，比如混合精度训练、梯度检查点，能在一定程度上减少中间存储的压力，但对于大多数个人和小团队来说,本地硬件还是绕不过去的坎。

所以回到最初的问题：训练AI模型要多少G？我的经验是，先想清楚你要做什么，如果只是学习、微调，512G到1T可能够用，但建议直接上1T以上，留足余量，如果是正经从头训练，尤其是涉及图像、视频等多模态数据，那2T起步，4T更稳妥，别忘了，除了训练数据，你还要装系统、开发环境、各种工具和备份，硬盘这玩意儿，就像衣柜，总觉得够用，但真用起来,永远少那么一点。

最后唠叨一句，硬件配置是个系统工程，硬盘要和CPU、内存、显卡搭配好，别硬盘买得挺大，结果内存不够，数据倒腾来倒腾去，反而拖慢整体效率，训练模型就像做饭，食材（数据）、灶火（算力）、锅具（硬盘）都得匹配，才能炒出一盘好菜，先规划好再动手，总比半路发现“锅太小”来得强。

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