大模型训练checkpoint保存策略

大模型训练Checkpoint保存的核心在于平衡存储效率、恢复速度与数据完整性，最佳实践是采用“全量快照+增量日志”混合策略，并配合分布式文件系统（如Ceph/MinIO）与断点续训机制，确保在千卡集群环境下实现秒级恢复与低成本存储，在2026年的大模型训练场景中，随着模型参数量突破万亿级别，Checkpoin……