大规模模型训练中的模型检查点管理

大规模模型训练中的模型检查点管理

在大规模模型训练中，检查点（Checkpoint）管理是确保训练稳定性和恢复能力的关键环节。本文将对比分析几种主流的检查点管理策略。

检查点存储策略对比

1. 本地存储 vs 分布式存储

本地存储方案简单直接，但存在单点故障风险。分布式存储（如HDFS、S3）提供了更好的容错性。

# 使用torch.save的分布式保存示例
import torch
import os

def save_checkpoint_distributed(model, optimizer, epoch, path):
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    checkpoint = {
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    }
    torch.save(checkpoint, f'{path}/checkpoint_{epoch}.pt')

2. 检查点频率优化

高频检查点保证恢复点精确，但增加存储压力。建议采用递增间隔策略：

# 动态调整检查点间隔
checkpoints = []
for epoch in range(max_epochs):
    if epoch < 10:
        interval = 1  # 前10轮每轮保存
    elif epoch < 50:
        interval = 5  # 后40轮每5轮保存
    else:
        interval = 10  # 最后每10轮保存
    
    if epoch % interval == 0:
        save_checkpoint(model, optimizer, epoch)
        checkpoints.append(epoch)

实际部署建议

1. 混合存储策略：热数据本地存储，冷数据归档到对象存储
2. 增量检查点：仅保存参数变化部分，节省空间
3. 定期清理机制：避免检查点文件过多占用存储空间