从检查点恢复训练

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参考文献

Saving and Loading Models, Matthew Inkawhich, 2018 (PyTorch Foundation) - 此PyTorch官方教程详细介绍了如何保存和加载模型参数、优化器状态以及其他训练组件，直接支持检查点恢复的实现。
DeepSpeed Checkpointing, Microsoft DeepSpeed Team, 2024 (DeepSpeed.ai) - 此DeepSpeed官方检查点指南，对于理解在大型分布式环境中如何高效地保存和恢复分片状态的训练至关重要。
Checkpointing in Accelerate, Hugging Face Team, 2024 (Hugging Face) - Hugging Face Accelerate提供了一个高级API，用于简化分布式训练和检查点管理，为许多讨论到的挑战提供了实用的框架级解决方案。
Decoupled Weight Decay Regularization, Ilya Loshchilov and Frank Hutter, 2019 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1711.05101 - 这篇基础论文介绍了AdamW优化器，该优化器在章节中明确提及，解释了其机制以及内部状态对于有效优化的重要性。