持久存储网络卷

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首页 2026.07

问题：RunPod 存储：选择 Volume Disk 还是 Network Volume？

答案：

对于大多数严肃的工作负载（模型、数据集、部署），选择 Network Volume。

对比：

	Volume Disk	Network Volume
范围	仅单个 Pod	跨 Pod 共享
生命周期	与 Pod 生命周期绑定	独立于 Pod
删除 Pod	数据被删除	数据保留
移动到其他 GPU	否	是
多个 Pod	否	是
启动速度	快（本地磁盘）	稍慢
成本	运行时 $0.10/GB/月，停止时 $0.20/GB/月	通常对于长期存储更便宜
最适合	临时缓存	模型、数据集、生产环境

对于你的使用场景：

SGLang
LibreChat
LLM 权重（7B/14B/30B）
模型缓存
训练数据
你想复用的脚本

→ Network Volume 是正确的选择。

典型设置：

RunPod Network Volume
        |
        mounted at
        |
    /workspace

        |
        +-- models/
        |     +-- llama/
        |     +-- qwen/
        |
        +-- datasets/
        |
        +-- scripts/
        |
        +-- configs/

然后你可以：

使用 RTX 4090 创建 Pod A
下载模型：

cd /workspace
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-8B --local-dir models/qwen3-8b

删除 Pod A。

之后：

使用 A6000/H100/RTX 2000 Ada 创建 Pod B
挂载同一个 Network Volume
模型已经在那里了。

对于 AI 开发，模式是：

Network Volume = 持久化状态
Pod = 可丢弃的计算资源

类似于：

Docker 容器  -> Pod
Docker 卷    -> Network Volume

我建议避免将重要内容放在普通 Volume Disk 的 /workspace 中。

对于你当前的 RunPod 设置（SGLang + LibreChat 聊天机器人），我会使用：

Network Volume: 50-200GB
    /workspace/models
    /workspace/huggingface-cache
    /workspace/projects

然后，在更换 GPU 时自由重新创建 Pod。

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