模型检查点是在机器学习训练期间使用的一种技术，用于在特定时间间隔保存模型的当前状态。 这包括模型的架构、权重、优化器状态以及恢复训练或稍后部署模型所需的其他变量。 主要目的是防止由于硬件故障、软件崩溃或手动停止等中断导致进度丢失。 通过保存模型的快照，开发人员可以从上次保存的检查点重新开始训练，而不是从头开始，从而节省时间和计算资源。 检查点还支持跟踪模型随时间的性能，从而更容易比较版本或恢复到性能更好的状态。
例如，TensorFlow 和 PyTorch 等框架提供了用于检查点的内置工具。 在 TensorFlow 中，tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 回调会在每个 epoch 之后或在指标（例如验证损失）得到改善时保存模型。 PyTorch 使用 torch.save() 将模型和优化器状态序列化到文件中。 一种常见的做法是以规则的时间间隔（例如，每 10 个 epoch）保存检查点，并保留基于验证指标的最佳性能版本。 这在训练大型模型（例如用于图像识别的神经网络）时特别有用，因为单次训练运行可能需要数天时间。 如果没有检查点，在 100 个 epoch 的训练周期中的第 99 个 epoch 发生崩溃将迫使开发人员完全重新开始。
检查点还支持微调和实验等实际工作流程。 例如，开发人员可以训练模型 50 个 epoch，然后使用最佳检查点来测试对超参数或数据预处理的调整。 在分布式训练场景中，检查点可确保跨多个 GPU 或节点的同步。 但是，管理检查点需要仔细规划：保存过于频繁会浪费存储空间，而保存过于少则会冒着丢失进度的风险。 开发人员通常通过仅保留最新的检查点和表现最佳的检查点来自动执行清理。 部署时，通常从具有最佳验证性能的检查点加载最终模型，从而确保获得最佳结果。 适当的检查点平衡了开发生命周期中的效率、安全性和灵活性。