LLM训练中模型保存与恢复机制踩坑记录
在大模型训练过程中，模型的保存与恢复机制是保障训练连续性的重要环节。然而，在实际操作中，这个看似简单的功能却隐藏着诸多陷阱。
问题现象
最近在使用PyTorch Lightning进行大规模语言模型训练时，发现模型保存后无法正常恢复。具体表现为：模型权重保存完整，但恢复后的模型输出结果与预期相差甚远，甚至出现完全错误的输出。
根本原因分析
经过深入排查，发现问题出在以下两个关键点：
-
检查点保存时机不一致：使用
trainer.save_checkpoint()时，若在训练过程中手动调用，可能导致模型状态与优化器状态不同步。正确的做法是通过配置ModelCheckpoint回调函数来自动管理。 -
设备上下文切换问题：保存时在GPU上，恢复时却在CPU上，或者相反。这会导致张量的设备不匹配错误。
可复现步骤
# 错误示例
trainer = Trainer()
# 在某个epoch后手动保存
trainer.save_checkpoint("model.ckpt")
# 恢复时未指定设备
model.load_from_checkpoint("model.ckpt")
# 正确做法
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
dirpath="checkpoints/",
filename="model-{epoch:02d}",
save_top_k=3,
monitor="val_loss"
)
trainer = Trainer(callbacks=[checkpoint_callback])
# 恢复时明确指定设备
model.load_from_checkpoint("checkpoints/model-epoch=01.ckpt", map_location="cuda:0")
解决方案
建议采用统一的检查点管理策略，结合环境变量控制设备映射，并在恢复前进行模型状态验证。
关键词：大模型训练、模型保存、安全测试、数据保护
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