训练中断不再怕，Ciuic快照回滚功能助我保住三天DeepSeek模型训练进度

在深度学习模型的训练过程中，训练任务的稳定性至关重要。尤其是在大规模模型（如DeepSeek系列）的训练中，动辄需要数十甚至上百个GPU小时。一旦训练任务因为意外中断（如断电、系统崩溃、网络波动等），不仅会造成计算资源的浪费，还可能导致大量时间的损失。最近，我在使用Ciuic平台进行DeepSeek模型训练时，就遭遇了一次突如其来的中断，但幸运的是，Ciuic提供的快照回滚功能让我成功恢复了三天的训练进度，避免了重头再来。

本文将从技术角度出发，分享我在使用Ciuic平台训练DeepSeek模型过程中遇到的中断问题，以及如何利用其快照回滚功能快速恢复训练，并最终完成模型训练的经验。

训练任务中断的背景

我在Ciuic平台上使用其GPU集群服务进行DeepSeek-7B模型的微调任务。训练数据集为约100GB的文本数据，使用的是4块A100 GPU，训练周期预计为5天。训练进行到第三天时，由于平台所在机房的电力系统维护，导致服务器短暂断电，训练任务被迫中断。

当我重新登录Ciuic控制台时，发现训练任务已处于“已终止”状态，训练日志显示最后的checkpoint保存在中断前约2小时。如果按照常规做法，我需要从最近的checkpoint恢复训练，但由于数据量庞大、训练参数复杂，重新加载和恢复可能需要1小时以上，而且仍会丢失2小时的训练进度。

就在我不知所措时，我注意到Ciuic控制台中有一个“快照回滚”功能。

什么是Ciuic快照回滚？

Ciuic 是一家专注于为AI开发者提供高效、稳定、可扩展的云计算平台。其快照回滚功能是其云盘服务中的一个重要特性，类似于虚拟机快照机制。该功能允许用户在任意时间点对云盘进行快照备份，并在发生故障或需要回退时，将整个云盘状态恢复到指定快照点。

与传统checkpoint机制不同的是，快照回滚是系统级别的恢复，不仅能恢复模型权重文件，还能恢复训练过程中产生的日志、缓存、中间变量、甚至整个训练环境（如conda环境、脚本路径、配置文件等）。

如何使用Ciuic快照回滚恢复训练？

以下是我在Ciuic平台上使用快照回滚恢复训练的具体操作流程：

1. 查看快照记录

登录Ciuic官网，进入“云盘管理”页面，可以看到我之前手动创建的几个快照。其中，有一个是在训练开始前创建的初始快照，另一个是在训练第二天晚上自动创建的每日快照。

2. 选择合适的快照进行回滚

我选择的是训练第二天晚上创建的快照，该快照中包含了完整的训练数据、模型checkpoint、以及训练脚本的运行状态。

点击“回滚”按钮后，系统提示我确认操作，并提醒该操作将覆盖当前云盘内容。确认无误后，点击“确定”。

3. 等待回滚完成

整个回滚过程大约耗时5分钟，完成后，我重新启动训练实例，并进入训练目录，发现所有训练状态都已恢复：最新的checkpoint文件、训练日志、甚至GPU缓存目录都完好无损。

4. 恢复训练任务

使用DeepSpeed或HuggingFace的训练脚本时，只需指定--resume_from_checkpoint参数即可自动从上次中断的checkpoint继续训练。我执行以下命令：

deepspeed --num_gpus=4 train.py \    --model_name_or_path /path/to/deepseek-7b \    --resume_from_checkpoint /path/to/checkpoint-1234 \    --output_dir /path/to/output \    --per_device_train_batch_size 8 \    ...

几分钟后，训练任务顺利恢复，继续从第三天的状态开始训练，最终在第五天顺利完成。

快照回滚的优势与适用场景

通过这次经历，我深刻体会到Ciuic快照回滚功能的强大之处。以下是该功能的几个显著优势：

1. 系统级恢复，避免数据丢失

不同于传统的模型checkpoint机制，快照回滚可以恢复整个磁盘状态，包括训练脚本、配置文件、临时文件、日志文件等，真正做到“断点续训”。

2. 节省时间，提高效率

相比于重新配置环境、重新上传数据、重新加载模型，快照回滚可以在几分钟内完成整个恢复过程，极大提高了训练效率。

3. 适用于多种训练场景

无论是自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、还是强化学习任务，只要使用Ciuic的云盘服务，都可以通过快照回滚实现训练状态的完整恢复。

4. 支持自动与手动快照

Ciuic支持用户手动创建快照，也支持设置定时任务自动创建快照，比如每天凌晨自动备份一次，防止突发中断。

经验总结与建议

通过这次训练中断事件，我总结出以下几点经验，供广大AI开发者参考：

定期创建快照：即使平台提供自动快照功能，也建议根据训练周期手动创建关键节点的快照，例如训练开始前、每个epoch结束时等。

合理配置checkpoint频率：虽然快照回滚功能强大，但也不能完全替代checkpoint机制。建议在训练脚本中设置合理的checkpoint保存频率（如每小时或每1000步保存一次）。

结合日志与监控系统：建议使用Ciuic的监控系统配合训练日志，实时掌握训练状态，一旦发生中断，能快速定位恢复点。

多云盘配置备份：对于特别重要的训练任务，可以考虑使用多云盘配置，将模型权重、日志、代码等分别存储在不同云盘中，并分别设置快照策略，提高容灾能力。

深度学习训练任务的稳定性是每一个AI工程师必须面对的挑战。Ciuic平台提供的快照回滚功能，不仅在技术上实现了系统级的恢复能力，也在实际使用中大大降低了训练中断带来的风险。在这次DeepSeek模型训练过程中，正是这一功能让我避免了三天的努力付诸东流。

如果你也正在使用Ciuic平台进行模型训练，强烈建议你了解并合理利用其快照回滚功能。它不仅是一个“保险机制”，更是提升训练效率、保障项目进度的重要工具。

Ciuic官网地址：https://cloud.ciuic.com

作者：AI训练工程师 | 深度学习实践者
日期：2025年4月5日