解决Hugging Face Hub私有仓库存储配额错误问题

在使用Hugging Face Hub进行私有数据集仓库推送时，用户可能会遇到"Private repository storage limit reached"的错误提示，但实际检查配额显示仍有充足空间。这种情况通常是由于系统内部配额计算机制出现问题导致的。

问题现象

当用户尝试向私有数据集仓库推送内容时，系统返回403 Forbidden错误，提示私有仓库存储限制已满，需要升级计划。然而，在Hugging Face用户界面检查组织配额时，显示实际使用量远低于配额上限（例如61GB/100GB）。

用户通过huggingface_hub库的API手动计算LFS文件总大小时，也确认实际使用量并未达到配额限制。这种配额显示与实际限制不符的情况会导致用户无法正常使用私有仓库功能。

问题根源

经过Hugging Face团队调查，发现这是由于系统内部的一个bug导致的。当用户同时上传多个文件时，系统会错误地进行双重计数，导致配额计算不准确。这种双重计数机制使得系统误判用户已超出配额限制，从而阻止新的上传操作。

解决方案

Hugging Face团队已经部署了修复程序，解决了文件同时上传时的双重计数问题。修复后，系统能够正确计算实际使用的存储空间，不会再出现配额误判的情况。

对于遇到此问题的用户，可以采取以下步骤：

1. 确认是否确实存在配额计算错误（通过UI和API双重验证）
2. 如果是小批量上传，可能不会触发此bug，可以尝试分批上传
3. 等待系统修复部署完成（通常会自动生效）

技术验证方法

用户可以通过以下Python代码验证实际LFS文件使用量：

from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()
lfsfiles = list(api.list_lfs_files("your_repo_id", repo_type="dataset"))
total_size = sum(map(lambda x: x.size, lfsfiles))
print(f"Total LFS storage used: {total_size} bytes")

这个方法可以帮助用户确认实际存储使用情况，与UI显示的配额进行比对，判断是否存在计算错误。

总结

存储配额计算错误是分布式系统中常见的边缘情况问题。Hugging Face团队对此类问题的快速响应和修复体现了其对平台稳定性的重视。用户在遇到类似问题时，可以通过官方渠道反馈，同时使用API进行交叉验证，以确定是系统问题还是实际配额不足。

对于需要大规模文件上传的用户，建议采用分批上传策略，这不仅能避免触发系统边缘情况，也能提高上传的可靠性和稳定性。