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摘要： 在数据训练过程中，可能会出现 GPU掉卡、GPU故障、网络波动、流量负载过高、网络中断、机器硬件故障、机器宕机、数据训练中到第 N 个批次被实例系统自动 OOM 被迫终止等问题，这些问题一旦发生，如果没有适当的措施来保存训练进度，可能会导致之前的训练成果丢失，从而需要从头开始训练。这不仅浪费了宝贵的时间和计算资源，还可能增加研究和开发的工作量。 阅读全文

摘要： 在数据训练过程中，可能会出现 GPU掉卡、GPU故障、网络波动、流量负载过高、网络中断、机器硬件故障、机器宕机、数据训练中到第 N 个批次被实例系统自动 OOM 被迫终止等问题，这些问题一旦发生，如果没有适当的措施来保存训练进度，可能会导致之前的训练成果丢失，从而需要从头开始训练。这不仅浪费了宝贵的时间和计算资源，还可能增加研究和开发的工作量。 阅读全文