AI模型训练到一半，突然中断会怎样？老司机亲测告诉你真相！

那天晚上,我盯着屏幕上缓慢跳动的进度条，第38个epoch刚跑了一半，突然小区停电了，当时我脑子里嗡的一声——这破训练已经跑了三天三夜，难不成要前功尽弃？这种抓狂的经历，相信很多搞算法的朋友都遇到过，今天就结合我自己踩过的坑，聊聊模型训练中途断电那些事儿。

先说结论：训练中断不等于世界末日！现在主流的深度学习框架早就考虑到了这种突发状况，就像玩单机游戏突然关机，虽然会丢失最近的进度，但通常能找到最近的存档点重新开始，不过具体能挽回多少损失，还得看你用的什么装备。

记得最早用TensorFlow的时候,有次在咖啡店写代码，笔记本突然没电关机，重新开机后发现 checkpoint 文件还停留在20个epoch前的状态，差点当场吐血，后来学乖了，把模型保存频率从每10个epoch改成每2个epoch，虽然会占用更多硬盘空间，但至少不会一夜回到解放前。

有些朋友可能遇到过更糟心的情况：明明设置了自动保存，恢复训练时却报错，这种情况我去年在PyTorch里就遇到过，后来发现是优化器状态没保存，就像你背单词背到第50页，虽然记得单词本在哪页，但忘了自己背到哪个单词了，现在我的解决方案是连同优化器、学习率调度器一起打包保存，虽然麻烦点，但能保证续训时无缝衔接。

不过有些场景确实比较棘手,比如在训练对抗生成网络时突然中断，生成器和判别器的训练进度不同步，重新加载后可能会出现"精神分裂"——模型行为变得诡异，生成的质量断崖式下跌，这种情况我一般直接放弃续训，宁愿从头开始，毕竟调试的时间成本比重新训练还高。

最近在用Hugging Face的Transformer时发现个贴心功能：不仅自动保存模型权重，连数据加载器的状态都会记录，有次在Colab上训练时遇到运行时断开，重新连接后居然能从断掉的batch继续跑，连数据洗牌的随机状态都保持原样，简直像有个贴心的助理帮你做了书签。

要说最让人头疼的,还得是分布式训练突然掉线，上个月用四张3090跑大模型，第三张卡突然温度过高退出，整个训练直接卡死，这种时候光有模型存档还不够，得重新配置并行环境，像组织一支临时解散的乐队重新排练，每个声部都得重新调音。

其实现在云服务商早就帮我们想好了退路,在AWS上训练时遇到过实例被回收的情况，但因为开启了自动快照功能，换个实例就能接着训练，不过要注意存储计费问题，有次忘记关掉快照，月底看到账单时心都在滴血...

所以给新手们的建议是：首先一定要开启自动保存，频率根据训练时长合理设置；其次重要实验最好在云平台做，本地训练记得配UPS电源；最后每次改代码后都要测试中断恢复功能，别等到真正出事才抓瞎。

说到底,模型训练就像养孩子，难免会遇到发烧感冒，重要的是建立应急预案，让每次中断都变成有惊无险的小插曲，毕竟在动辄训练数周的LLM时代，不会处理中断恢复，简直就像开车不会换备胎——迟早要搁浅在半路上。

下次再遇到训练中断,别急着砸键盘，检查检查存档文件，调整调整恢复策略，说不定还能因祸得福发现模型的新特性呢！

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai模型训练中途中断可以吗