检查点
Checkpoint
学到 会用 就够：能亲手用起来
你可能会说
“我中断了一次研究模型训练，只保存权重文件就能从原来的进度继续吗？”
检查点是某个训练时刻保存的状态，用于恢复或比较版本。它可能只含模型权重，也可能包含优化器、步数和随机状态；保存范围决定能恢复到什么程度。
使用 AI
科研里的例子
政策分类微调中保留不同轮次检查点，按预先约定的验证指标选择，最终只对选定版本打开独立测试集。
若只保存权重，通常可重新运行预测，但不一定能无缝延续同一训练轨迹。优化器的动量、学习率调度和数据读取位置都可能影响继续训练。训练期间按间隔保存，与根据验证指标挑“最好”版本是不同操作。科研管理需要给每个快照记录来源数据、训练配置与选择依据，避免只留下一个名为 final 的文件，却无法解释它比其他版本更合适的原因。
判断
亲手检查一次
列出一份检查点里的权重、优化器、步数等键，按清单判断它支持推理、继续训练还是精确复现实验。
它做不到的
检查点文件存在不证明训练成功或内容已验证；从陌生来源加载的程序格式也应按可信来源和官方安全建议处理。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。