MiniCPM-V模型微调中断后恢复训练的方法指南

在使用MiniCPM-V进行模型微调时，训练过程可能会因各种原因中断（如硬件故障、手动终止等）。本文将详细介绍如何从已保存的检查点（checkpoint）恢复训练，确保训练过程的连续性。

检查点保存机制

MiniCPM-V的微调脚本通常会在训练过程中定期保存模型状态到检查点文件。这些文件包含以下关键信息：

• 模型参数的当前状态
• 优化器的状态（如学习率、动量等）
• 训练进度（如当前的epoch和step）

检查点一般保存在指定的输出目录中，文件名通常包含训练步骤或epoch信息。

恢复训练的具体方法

要从中断的检查点恢复训练，需要在训练脚本中明确指定resume_from_checkpoint参数。以下是具体操作步骤：

1. 定位检查点文件
   首先确认检查点文件的存储路径。例如，如果使用默认配置，检查点可能保存在类似./output/checkpoint-500的目录中。

2. 修改训练脚本
   在调用trainer.train()时，添加resume_from_checkpoint参数并指向检查点路径：

   trainer.train(resume_from_checkpoint='/path/to/checkpoint-500')
   

3. 重新启动训练
   运行修改后的脚本，训练将从检查点记录的步骤继续，而不是从头开始。

注意事项

• 检查点完整性：确保检查点文件未被损坏。如果检查点不完整，恢复可能会失败。
• 环境一致性：恢复训练时的环境（如库版本、硬件配置）应与中断前一致，以避免兼容性问题。
• 资源分配：如果中断是由于资源不足（如显存耗尽），恢复前需确保资源问题已解决。

通过以上方法，用户可以高效地恢复MiniCPM-V的微调过程，避免重复计算和资源浪费。