modescope的GPU机器的本地挂载磁盘容量22GB有点小了

如果您在ModelScope的GPU机器上本地挂载的磁盘容量只有22GB，并且觉得容量较小，您可以考虑以下几种解决方案：

1. 扩展本地磁盘容量：如果您的机器允许扩展本地磁盘，可以尝试增加磁盘容量。这可能需要硬件或系统管理员的支持，以确保安全和正确地进行磁盘扩容。

2. 使用网络存储：如果您无法扩展本地磁盘容量，您可以考虑使用网络存储（如网络附加存储、云存储等）来扩展您的存储空间。这将使您能够在网络上访问额外的存储容量，并通过网络连接将数据传输到GPU机器。

3. 优化存储使用：检查当前磁盘上的文件和数据，看是否有不再需要的临时文件、日志文件或其他占用大量空间的文件。删除这些不必要的文件可以释放一些空间。

4. 外部存储设备：如果您需要更多的存储空间，但本地磁盘容量有限，您可以考虑连接外部存储设备，如移动硬盘或网络存储系统。这样，您可以将数据存储在外部设备上，并在需要时将其连接到GPU机器上。

我也遇到这个问题，在ModelScope的cpu、GPU机器上运行示例代码时报磁盘空间不足，是不是免费的就这样，需要充钱？

如果您在ModelScope的GPU机器上运行示例代码时遇到磁盘空间不足的问题，可能是由于磁盘容量确实不足所致。在这种情况下，您可以尝试通过以下方法来解决问题：

清理不必要的文件。在您的本地挂载磁盘上，可能有一些不必要的文件或缓存文件占用了大量磁盘空间。您可以通过手动清理这些文件来释放磁盘空间。

增加磁盘容量。如果您的本地挂载磁盘容量确实不足，您可以考虑增加磁盘容量。您可以通过购买更大的磁盘或者扩展现有的磁盘来实现。

将文件存储在其他位置。如果您的本地挂载磁盘容量不足，您可以考虑将文件存储在其他位置，例如云存储服务或网络共享文件夹。这样可以减少本地挂载磁盘的负担，并释放磁盘空间。

在运行示例代码时使用临时文件夹。如果您无法增加磁盘容量或将文件存储在其他位置，您可以尝试在运行示例代码时使用临时文件夹。您可以使用Python的tempfile模块来创建临时文件夹，并在代码执行完毕后删除该文件夹及其内容。