📌 阅读时间：3分钟
📌 适合人群：AI研发工程师、算力用户、云平台使用者、AI感兴趣的你
在大模型训练过程中，GPU宕机≠训练白费。
多数框架都支持“断点续训”机制（checkpointing），帮你把中断损失降到最小。
💥01｜训练中GPU掉线，等于全军覆没？
不一定。
想象你写了 10 小时论文，突然断电。
如果你有“自动保存”，最多丢 5 分钟。
如果没有……一切归零！
训练大模型也是一样：
没保存：GPU掉线 = 损失上万块电费+N小时算力
有 checkpoint：最多回退一点点，重新加载，继续训！
💡02｜什么是 Checkpoint？
Checkpoint 本质是“模型中间状态的快照”。
每隔固定时间/步数，训练程序会保存：
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这些会保存在磁盘、对象存储或远程服务中。
🛠️03｜主流框架支持断点续训吗？
是的，大多数AI框架都有：
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torch.save()
load_state_dict()
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model.save_weights()
restore()
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Trainer
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checkpointing.py
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💻04｜真实训练中，哪些情况会用到？
✅ GPU宕机/掉线
—— 硬件异常、超温、驱动问题
✅ 云平台抢占实例被释放
—— AWS/Azure 等“竞价实例”场景频繁
✅ 停电/断网
—— 算力中心意外断电、集群维护
✅ 主动中断
—— 晚上不训了，第二天早上接着训
📌05｜使用建议（利他区）：
🌟 训练脚本加上自动保存逻辑（每N步、每N分钟）
🌟 Checkpoint 目录建议备份到云存储（如S3、OSS）
🌟 不仅保存模型，还要保存优化器状态和 学习率调度器
🌟 模型开发初期频繁试错，断点续训可大幅节省时间
🎯冷知识延伸：
GPT-3训练用了数百万个 step，每几百步就要存 checkpoint，保障训练不中断
HuggingFace 的 Transformers 默认
save_steps=500微软 DeepSpeed 支持将 Checkpoint 切片存入多个 GPU 节点，极限压缩IO压力
OpenAI 的训练中使用“多层级checkpoint”，快速恢复最近 + 历史进度
🧠 总结一句话：
GPU宕机不可怕，怕的是你没开断点续训。
就像玩游戏忘了存档一样，没有Checkpoint，你的训练进度就可能“一夜清零”。
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