磁盘满恢复与数据管理方案 | AI生成和翻译
是的——我们先诊断，再修复。
当前状态：磁盘已100%满。不仅仅是下载问题——Claude Code本身甚至无法启动bash（无法创建其会话环境目录）。因此，在你手动释放几MB空间之前，我无法运行任何命令。
最快的解堵方法：删除崩溃分片中未写完的.part文件。分片34失败，其.part文件是无效的，而progress.json仍将其标记为待处理——删除它不会丢失任何实际进度：
ls -lh datasets/fineweb-edu/*.part
rm datasets/fineweb-edu/*.part
df -h .
释放出几GB后，粘贴df -h的输出，剩下的交给我。
然后我们选择方向（先不做决定，只是提前考虑）：
- 更大的磁盘：这台机器在其他地方挂载了更大的卷吗？400 GB显然放不下当前磁盘。如果有，执行
mv datasets/fineweb-edu/到更大的磁盘，建立符号链接回来，脚本透明地继续执行。 - 削减目标：对于“小规模”消融实验来说，100B tokens太重了。nanoGPT规模的项目使用10–25B（40–100 GB），这很可能能放下。降低
TARGET_TOKENS，重新规划；progress.json中已下载的分片仍然会被复用。 - 改用流式加载：
load_dataset(..., streaming=True)，不需要磁盘上的parquet文件。但训练端需要重写——可能不划算。
我更倾向1（如果有更大的磁盘），否则选2。先运行rm，然后分享df -h。