模型训练中断恢复机制设计与实现

模型训练中断恢复机制设计与实现

在大模型训练过程中，由于硬件故障、资源不足或人为操作等原因，训练中断是常见问题。为了提高训练效率和减少重复工作，设计一个可靠的中断恢复机制至关重要。

核心思想

通过保存训练状态（包括模型权重、优化器状态、学习率调度器状态、全局步数等），在训练中断后能够从断点继续训练。

实现方案

使用PyTorch的torch.save()和torch.load()进行状态保存与恢复，结合检查点机制实现。

1. 状态保存函数

import torch

def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler, epoch, loss, filepath):
    checkpoint = {
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(),
        'epoch': epoch,
        'loss': loss
    }
    torch.save(checkpoint, filepath)

2. 状态恢复函数

def load_checkpoint(model, optimizer, scheduler, filepath):
    checkpoint = torch.load(filepath)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])
    epoch = checkpoint['epoch']
    loss = checkpoint['loss']
    return epoch, loss

3. 训练循环集成

# 在训练主循环中加入检查点保存逻辑
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # 训练代码...
        
    # 每个epoch结束时保存检查点
    save_checkpoint(model, optimizer, scheduler, epoch, loss, 'checkpoint.pth')

最佳实践

• 定期保存（如每5个epoch）以平衡存储与恢复时间
• 使用分布式训练时需考虑同步问题
• 备份重要检查点以防数据损坏

该机制可显著提升大模型训练的鲁棒性和效率，是AI工程实践中不可或缺的技术手段。