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检查点保存与恢复指南

在 ROLL 框架中，检查点（Checkpoint）机制允许您保存训练过程中的模型状态，以便在需要时恢复训练。本文档将详细介绍如何配置和使用检查点保存与恢复功能。

检查点保存配置​

ROLL 框架通过 checkpoint_config 参数来配置检查点保存的相关设置。以下是一个典型的配置示例：

checkpoint_config:
  type: file_system
  output_dir: /data/cpfs_0/rl_examples/models/${exp_name}

配置参数详解​

  1. type: 指定检查点存储的类型

    • 目前支持 file_system，表示将检查点保存到文件系统中

  2. output_dir: 指定检查点保存的目录路径

    • 可以使用变量，如 ${exp_name} 表示实验名称
    • 框架会在该目录下自动创建时间戳子目录来区分不同的检查点

检查点保存机制​

ROLL 框架会在以下情况下自动保存检查点：

  1. 定期保存: 根据 save_steps 参数设置的间隔自动保存

    save_steps: 100  # 每100步保存一次检查点

  2. 训练结束时: 在训练完成时自动保存最终检查点

  3. 手动保存: 在代码中可以调用相应的 API 手动保存检查点

恢复训练配置​

要从检查点恢复训练，需要设置 resume_from_checkpoint 参数：

resume_from_checkpoint: false  # 默认不恢复训练

要启用恢复训练功能，将该参数设置为检查点路径：

resume_from_checkpoint: /data/cpfs_0/rl_examples/models/exp_name/checkpoint-500

恢复训练的工作原理​

  1. 当 resume_from_checkpoint 设置为有效的检查点路径时，框架会：

    • 加载模型参数
    • 恢复优化器状态
    • 恢复学习率调度器状态
    • 恢复训练步数等其他训练状态

  2. 恢复训练会从检查点保存时的训练步数继续训练

使用示例​

以下是一个完整的配置示例，展示了如何设置检查点保存和恢复功能：

exp_name: "qwen2.5-7B-rlvr-config"
seed: 42
logging_dir: ./output/logs
output_dir: ./output

# 检查点配置
checkpoint_config:
  type: file_system
  output_dir: /data/cpfs_0/rl_examples/models/${exp_name}

# 恢复训练配置
resume_from_checkpoint: false  # 设置为检查点路径以恢复训练

# 训练控制参数
max_steps: 500
save_steps: 100  # 每100步保存一次检查点
logging_steps: 1
eval_steps: 10

# 其他训练配置...

要从检查点恢复训练，只需将 resume_from_checkpoint 设置为相应的检查点路径：

resume_from_checkpoint: /data/cpfs_0/rl_examples/models/qwen2.5-7B-rlvr-config/checkpoint-300

最佳实践​

  1. 定期保存检查点: 根据训练时间和资源消耗合理设置 save_steps
  2. 检查存储空间: 确保 output_dir 有足够的存储空间保存检查点
  3. 验证检查点: 在恢复训练前验证检查点的完整性和有效性
  4. 备份重要检查点: 对重要的检查点进行备份，防止数据丢失

通过合理配置检查点保存与恢复功能，您可以确保训练过程的安全性和可恢复性，避免因意外中断而丢失训练进度。