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 …