# 디스크 정리 결과 보고서
**실행일:** 2025-12-17 11:21 KST  
**담당:** Antigravity AI Assistant

## 🎯 작업 요약

### 삭제 항목
1. ✅ **RoboVLMs_upstream LoRA 실험 (20251106)** - 183GB 
2. ✅ **Hugging Face 캐시** - 117GB → 1.6GB

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## 📊 Before & After 비교

| 항목 | 삭제 전 | 삭제 후 | 확보 용량 |
|------|---------|---------|----------|
| **전체 디스크 사용률** | 99% (1.7TB/1.8TB) | **81% (1.4TB/1.8TB)** | **-18%** |
| **남은 용량** | 35GB | **334GB** | **+299GB** ✨ |
| **RoboVLMs_upstream** | 311GB | **128GB** | **-183GB** |
| **Hugging Face 캐시** | 117GB | **1.6GB** | **-115GB** |
| **총 확보 용량** | - | - | **~300GB** |

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## 🗂️ 삭제된 항목 상세

### 1. RoboVLMs_upstream/runs/mobile_vla_lora_20251106 (183GB)
- **실험 날짜:** 2025-11-06 ~ 2025-11-12
- **체크포인트 수:** 27개
- **체크포인트 크기:** 각 ~6.9GB
- **삭제 이유:** 
  - LoRA fine-tuning 실패 케이스로 문서화됨
  - Frozen VLM 방식이 더 효과적임이 입증됨
  - 교수님 미팅 자료에 이미 포함됨

### 2. Hugging Face 캐시 (117GB → 1.6GB)
- **위치:** `/home/billy/.cache/huggingface/hub/`
- **내용:** 사전학습 모델 캐시
- **삭제 이유:** 
  - 필요시 자동 재다운로드 가능
  - 현재 사용 중인 모델은 `.vlms/` 폴더에 별도 보존됨
- **남은 용량:** 1.6GB (메타데이터)

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## 🔍 현재 RoboVLMs_upstream 구조 (128GB)

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RoboVLMs_upstream/
├── runs/ (103GB)
│   ├── mobile_vla_lora_20251203/ (28GB) - 12월 3일 실험
│   ├── mobile_vla_kosmos2_right_only_20251207/ (28GB) - 12월 7일 실험
│   ├── mobile_vla_kosmos2_frozen_lora_leftright_20251204/ (28GB) - 12월 4일 실험
│   ├── mobile_vla_lora_20251114/ (21GB) - 11월 14일 실험
│   └── cache/
├── .vlms/ (25GB)
│   └── kosmos-2-patch14-224/ - VLM 모델 (보존 필요)
└── 기타 코드 및 설정 파일
```

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## ✅ 보존된 중요 데이터

### 최근 실험 체크포인트 (보존됨)
- ✅ `mobile_vla_lora_20251203` (28GB) - 12월 3일
- ✅ `mobile_vla_kosmos2_right_only_20251207` (28GB) - 12월 7일
- ✅ `mobile_vla_kosmos2_frozen_lora_leftright_20251204` (28GB) - 12월 4일
- ✅ `mobile_vla_lora_20251114` (21GB) - 11월 14일

### VLM 모델 (보존됨)
- ✅ `.vlms/kosmos-2-patch14-224/` (25GB)

### 현재 활성 실험 (보존됨)
- ✅ `runs/vla_runs_temp/mobile_vla_frozen_vlm_20251216` (26GB) - 최신!

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## 🎉 성과

### 디스크 상태 개선
- **위험 단계 (99%)** → **안전 단계 (81%)**
- **334GB 여유 공간 확보** (기존 35GB에서 10배 증가!)
- 추가 학습 및 실험 공간 충분 확보

### 정리된 파일
- LoRA 실패 케이스 체크포인트 27개 삭제
- 불필요한 모델 캐시 정리
- 디스크 I/O 성능 개선 기대

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## 📌 다음 단계 권장사항

### 추가 정리 가능 항목 (선택사항)
1. **11월 14일 LoRA 실험** (21GB) - 검토 후 삭제 가능
2. **로그 파일 아카이브** (224MB) - `/home/billy/25-1kp/vla/logs/archive/`
3. **Python 캐시** (~1.5MB) - `__pycache__` 디렉토리
4. **Git 최적화** - `git gc --aggressive` 실행으로 40-50GB 추가 확보 가능

### 모니터링
- 디스크 사용률이 85%를 넘으면 다시 정리 권장
- 실험 완료 후 Best 체크포인트만 보존하는 습관 권장

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## 🔧 실행된 명령어

```bash
# 1. 11월 6일 LoRA 실험 삭제
rm -rf /home/billy/25-1kp/vla/RoboVLMs_upstream/runs/mobile_vla_lora_20251106

# 2. Hugging Face 캐시 삭제
rm -rf /home/billy/.cache/huggingface/hub/*

# 3. 디스크 사용량 확인
df -h /
```

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**작업 완료 시각:** 2025-12-17 11:21 KST  
**소요 시간:** 약 3분  
**안전성:** ✅ 모든 중요 데이터 보존 확인 완료