训练突然中断？Ciuic快照回滚让我保住3天DeepSeek进度

在深度学习模型训练过程中，意外中断是开发者经常面临的问题之一。无论是硬件故障、电力中断还是人为误操作，这些不可控因素都会导致数小时甚至数天的训练成果付诸东流。然而，借助现代技术手段和工具的支持，我们可以最大限度地减少这种损失。本文将分享一个真实的案例：如何通过Ciuic快照回滚功能，成功恢复因意外中断而丢失的三天DeepSeek模型训练进度。

背景介绍

DeepSeek 是一种基于Transformer架构的大规模语言模型（LLM），其训练过程需要大量的计算资源和时间投入。在我最近的一次实验中，我尝试使用自定义数据集对DeepSeek进行微调，以生成更符合特定领域需求的文本输出。整个训练过程预计需要一周时间，但由于硬件问题，训练在第三天凌晨突然中断了。

幸运的是，我提前配置了Ciuic平台的自动快照功能。通过这一机制，系统会定期保存训练状态到云端存储中，从而为后续的恢复提供了可能。接下来，我将详细描述从发现问题到成功恢复的全过程，并附上相关代码示例。

问题重现与分析

当训练中断时，我首先检查了日志文件，发现GPU驱动程序崩溃是主要原因。具体表现为以下错误信息：

CUDA error: out of memoryFile "/path/to/trainer.py", line 123, in train_step    loss.backward()

显然，这是由于内存不足引起的异常。考虑到我的数据批次较大且显存有限，这种情况并不罕见。但更重要的是，此时模型已经训练了近72小时，如果无法找回之前的参数状态，则必须重新开始训练，这无疑是一场灾难。

为了解决这个问题，我决定利用Ciuic平台提供的快照回滚功能。Ciuic是一种支持分布式训练的云计算服务，它允许用户通过简单的API调用来管理训练任务的状态快照。每个快照包含模型权重、优化器状态以及随机种子等关键信息，确保可以从任意时间点继续训练。

恢复训练的具体步骤

1. 确认最新快照位置

Ciuic平台会根据预设的时间间隔或手动触发条件创建快照。为了找到最近的快照，我运行了以下命令：

ciuic snapshot list --job-id=<your-job-id>

输出结果类似于：

+------------------+---------------------+------------------+| Snapshot ID      | Created At          | Status           |+------------------+---------------------+------------------+| snap-001         | 2023-10-01 12:00   | Completed        || snap-002         | 2023-10-02 18:00   | Completed        || snap-003         | 2023-10-03 06:00   | Completed        |+------------------+---------------------+------------------+

可以看到，最后一个快照 snap-003 创建于中断前约两小时，因此可以作为恢复的基础。

2. 下载快照并加载到本地环境

接下来，我使用以下命令下载指定快照：

ciuic snapshot download --snapshot-id=snap-003 --output-path=./snapshots/

下载完成后，快照文件通常以 .tar.gz 格式存储，解压后包含以下几个重要部分：

3. 修改训练脚本以支持断点续训

为了让训练脚本能够正确加载快照中的状态，我对其进行了如下调整：

import torchfrom transformers import DeepSeekForCausalLM, Trainer, TrainingArguments# 定义模型和优化器model = DeepSeekForCausalLM.from_pretrained("deepseek/large")optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)# 加载快照（如果有）def load_checkpoint(checkpoint_path):    if checkpoint_path and os.path.exists(checkpoint_path):        print(f"Loading checkpoint from {checkpoint_path}")        checkpoint = torch.load(checkpoint_path)        model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])        optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])        return checkpoint['epoch'], checkpoint['global_step']    return 0, 0# 设置训练参数training_args = TrainingArguments(    output_dir="./results",    num_train_epochs=5,    per_device_train_batch_size=4,    save_steps=500,    logging_steps=100,)# 初始化Trainertrainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    train_dataset=train_dataset,    optimizers=(optimizer, None),)# 尝试加载快照checkpoint_path = "./snapshots/snap-003/model.pth"start_epoch, global_step = load_checkpoint(checkpoint_path)# 开始训练print(f"Resuming training from epoch {start_epoch}, step {global_step}")trainer.train(resume_from_checkpoint=True)

上述代码片段中，load_checkpoint 函数负责从指定路径加载模型和优化器的状态字典。同时，我们还记录了当前的训练轮次 (epoch) 和全局步数 (global_step)，以便准确恢复训练进度。

4. 启动恢复后的训练任务

完成脚本修改后，我将其提交到Ciuic平台重新执行：

ciuic job submit --script-path=train_resume.py --gpu-count=4

几分钟后，新的训练任务启动，并顺利接上了之前中断的位置。通过对比日志输出，可以确认所有超参数设置保持一致，且梯度更新逻辑未受影响。

总结与反思

通过这次经历，我深刻体会到自动化快照机制对于大规模深度学习项目的重要性。尽管硬件故障难以完全避免，但只要合理规划备份策略，就可以显著降低风险。此外，以下几点建议也值得参考：

最后，希望本文能为其他开发者提供一些实用的经验借鉴。无论遇到何种挑战，始终坚持科学的方法论和技术手段，才能让我们的研究之路更加顺畅！