AI 原生云如何实现训练任务的断点续传？

1. 检查点机制

断点续训的核心是保存并恢复完整的训练状态，包括：

• 模型权重：神经网络各层的参数矩阵
• 优化器状态：如 Adam 优化器中的动量项和方差项
• 学习率调度器：当前训练步数及对应的学习率衰减阶段
• 随机种子与数据加载器状态：保证数据采样的随机性可复现

2. 分布式检查点技术

• 异步检查点保存：训练过程中定期保存状态到对象存储，确保实例被终止时数据已安全落盘
• 全局共享 KV 缓存：支持分布式检查点跨节点一致性保障
• 无感断点续训：单次故障导致的训练中断可在秒级恢复

3. 恢复策略

• 从所选 checkpoint 继续训练：读取模型权重、优化器状态、调度器状态并初始化
• 跳过 step 继续训练：用于解决数据质量问题导致的 loss 不收敛