遇到 no space left on device 报错时，真正卡住拉取的往往是悬空镜像，清理需分步：先用 docker image prune -f 删除 dangling=true 镜像，再用 docker image prune -a -f 清理未被引用的带名镜像，接着用 docker volume prune -f 处理 dangling volumes，最后可选 docker system prune -a -f --volumes 一键清理。
遇到 no space left on device 报错时，真正卡住拉取的往往不是正在用的镜像，而是大量堆积的悬空镜像（dangling images）——它们没标签、没容器引用，却占着几GB到几十GB空间。清理它们不难，关键是分清类型、按顺序操作，避免误删或反复失效。
确认并删除悬空镜像
悬空镜像是构建缓存残留或标签重打后“脱标”的中间层，显示为 <none>:<none></none></none>。先看有多少：
-
docker images -f "dangling=true"—— 列出全部悬空镜像 -
docker image prune -f—— 直接清理，跳过确认
这一步通常能释放 5–20 GB，尤其在频繁跑 PyTorch 实验（如 pytorch/pytorch:2.6-cuda11.8-devel）后效果明显。
顺手清理未被引用的带名镜像
只清悬空镜像不够。那些有名字、但没被任何容器（包括已停止的）使用的镜像，比如你 pull 过 nginx:1.25 和 nginx:1.26，却只用后者，前者就闲置了：
- 先确保没有需保留的旧容器：
docker ps -a - 再执行：
docker image prune -a -f
注意：-a 表示“所有未被引用的镜像”，不是“所有镜像”。只要当前没容器依赖它，就会被删。
别漏掉悬挂卷（dangling volumes）
卷不会随容器自动删除。训练中挂载的 /workspace 卷，删了容器却没删卷，就会变成悬挂状态，单个可能占几十GB：
- 查看：
docker volume ls -f "dangling=true" - 清理：
docker volume prune -f
如果不确定某个卷是否还在用，用 docker volume inspect <name></name> 看 Mountpoint 和关联容器字段。
一键收尾（谨慎使用）
如果磁盘告急且环境干净（无需保留的停止容器、网络、构建缓存），可用系统级清理：
docker system prune -a -f --volumes
它会同时清理：停止容器、悬空镜像、未用网络、构建缓存、未用卷。生产环境慎用，开发机上可快速回血。
