检查点频率与存储管理

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参考文献

DeepSpeed: System Optimizations for Large-Scale Model Training, Samyam Rajbhandari, Cong Guo, Jeff Rasley, Shaden Smith, Yuxiong He, 2020 OSDI '20: 14th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (USENIX Association) DOI: 10.5555/3446702.3446726 - 详细介绍了大规模模型训练的系统优化，包括在分布式环境中管理模型状态和实现容错的策略。
Saving and Loading Checkpoints for Distributed PyTorch Applications, PyTorch Documentation, 2024 (PyTorch) - 提供了在分布式PyTorch应用中保存和加载模型检查点的官方指导，涵盖了各种策略和最佳实践。
Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 提供了设计可靠和可扩展分布式系统的基本见解，其原则直接适用于大规模机器学习中的容错和数据管理。
Best practices for machine learning operations (MLOps) on Google Cloud, Google Cloud, 2024 (Google Cloud) - 概述了Google Cloud上的MLOps最佳实践，包括如何管理和存储模型检查点等工件，以实现高效可靠的训练工作流。