是的，**checkpoint**的最大好处之一就是能从上次训练中断的位置继续训练，无需重新开始。 具体而言，checkpoint 保存了： 1. **模型的权重（weights）** 2. **优化器状态（optimizer states）** 3. **学习率调度器状态（scheduler states）** 4. **训练过程的状态信息（trainer_state.json，如当前迭代次数、训练进度等）** 这样，在训练意外中断（如发生OOM错误、程序中断、服务器重启、断电等）时，不用从头开始重新训练，只需从最近保存的checkpoint恢复训练即可。 具体使用方法（以Hugging Face的Trainer为例）： ```bash --resume_from_checkpoint data/path_to_your_checkpoint ``` 此时训练会： - 自动载入之前保存的权重与优化器状态 - 学习率会自动恢复到中断时的状态 - 训练迭代步数会从之前停止的位置继续计算，而不是重新开始 这样能节省大量的时间和资源，避免浪费之前的训练成果。 --- # 📌 **注意事项：** - 尽量定期保存checkpoint（例如每几百或几千步保存一次） - checkpoint文件占空间较大，注意及时清理不需要的checkpoint文件 - 从checkpoint恢复时，必须确保checkpoint的目录和文件都是完整的，否则可能会导致恢复失败 因此你当前使用checkpoint-2000恢复训练，是比较稳妥和推荐的做法。