大模型断点续训（Checkpointing）：利用异步持久化与内存快照减少训练中断开销 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在大模型训练中至关重要的技术——断点续训（Checkpointing）。在大模型训练中，训练时间往往以天甚至周为单位计算。硬件故障、软件Bug、电源中断等意外情况都可能导致训练中断，如果每次中断都从头开始，时间和资源成本将难以承受。断点续训技术能够帮助我们从上次中断的地方恢复训练，大大降低训练中断的开销。 1. 断点续训的核心思想 断点续训的核心思想是在训练过程中定期地将模型的参数、优化器的状态、以及其他必要的训练信息保存到磁盘或其他持久化存储介质中，形成一个“检查点”（Checkpoint）。当训练中断后，我们可以从最近的一个检查点加载这些信息，恢复训练状态，继续训练，而无需从头开始。 简单来说，断点续训就像玩游戏时的存档功能。你可以随时保存游戏进度，下次打开游戏时直接从存档点开始，而不用重新开始。 2. 断点续训的基本流程 断点续训的基本流程通常包括以下几个步骤： 定义检查点保存策略： 确定检查点保存的频率和保存的内容。 保存检查点： 在训练过程中，按照定 …
模型训练过程如何进行自动化断点续训避免算力浪费
自动化断点续训：避免算力浪费的技术实践 大家好，今天我们来探讨一个在深度学习模型训练中至关重要的话题：自动化断点续训。训练大型深度学习模型往往需要耗费大量的算力资源，如果训练过程中意外中断，例如服务器宕机、程序崩溃等，那么之前花费的时间和金钱都可能付诸东流。断点续训技术旨在解决这个问题，它允许我们从上次中断的地方继续训练，避免重复劳动，从而节省算力资源。 1. 断点续训的基本原理 断点续训的核心思想是在训练过程中定期保存模型的状态，包括模型权重、优化器状态、学习率调度器状态等。当训练中断后，我们可以加载这些状态，恢复到中断前的状态，然后继续训练。 具体来说，我们需要关注以下几个关键点： 模型权重 (Model Weights/Parameters): 模型中各个层的可学习参数，是模型的核心组成部分。 优化器状态 (Optimizer State): 优化器（如Adam, SGD）在训练过程中会维护一些状态，例如动量、学习率等。这些状态对于优化算法的后续迭代至关重要。 学习率调度器状态 (Learning Rate Scheduler State): 如果使用了学习率调度器，例如Redu …