多模态模型训练中的模型保存机制踩坑记录
在多模态大模型训练过程中，模型保存机制的设计直接关系到训练效率和结果复现。最近在设计图像+文本联合训练系统时，踩了几个关于模型保存的坑，分享给大家。
问题背景
我们的系统需要同时处理图像和文本数据，采用双流架构分别编码后融合。训练过程中发现，使用默认的模型保存方式会导致以下问题：
- 模型状态不一致 - 保存时只保存了部分参数，导致复现结果差异巨大
- 内存溢出 - 保存完整模型时频繁出现OOM
- 训练中断恢复困难 - 模型断点续训失败
解决方案与代码实现
经过多次调试，我总结了一套可复现的模型保存策略：
# 关键保存函数
import torch
def save_checkpoint(model, optimizer, scheduler, epoch, loss, save_path):
checkpoint = {
'model_state_dict': model.state_dict(),
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(),
'epoch': epoch,
'loss': loss,
'config': model.config # 保存模型配置
}
# 分步保存，避免内存溢出
torch.save(checkpoint, save_path)
# 同时保留最近几个版本
if epoch % 10 == 0:
torch.save(checkpoint, f"{save_path}_epoch_{epoch}")
实践建议
在多模态训练中，务必：
- 保存完整模型状态
- 同时保存优化器和调度器状态
- 定期备份，避免单点故障
这个踩坑经验希望能帮到正在设计多模态架构的你！
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