大模型训练中的模型保存与恢复策略

在大模型训练过程中，模型的保存与恢复是确保训练连续性和结果可复现的关键环节。特别是在训练时间长、资源消耗大的场景下，合理的模型管理策略能有效避免因意外中断导致的计算资源浪费。

1. 常见保存策略对比

策略一：周期性检查点保存（Checkpoint Saving）

这是最常用的策略。通过设定间隔步数或时间间隔自动保存模型状态，便于从最近断点恢复训练。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

testing_args = TrainingArguments(
    output_dir="./model_checkpoints",
    save_strategy="steps",  # 按步骤保存
    save_steps=500,
    save_total_limit=2,  # 最多保留两个检查点
)

策略二：最佳模型保存（Best Model Saving）

根据验证集指标自动保存当前最优模型。

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=testing_args,
    callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)],
)

2. 恢复机制实现

恢复时需确保模型状态与保存前一致，包括参数、优化器状态等。

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./model_checkpoints")
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

3. 推荐实践

• 使用save_strategy="steps"结合save_total_limit控制存储空间；
• 结合load_best_model_at_end=True实现自动恢复最优模型；
• 定期备份至云存储（如S3）以保障数据安全。

合理设计模型保存与恢复策略，不仅能提升训练效率，还能有效防止数据丢失。