模型检查点简介
DeepSpeed为训练过程中的模型状态提供了强大的检查点功能，使得研究者能够安全地保存和恢复训练进度，便于调试、故障恢复以及在不同环境下复现训练结果。本文将详细介绍如何使用DeepSpeed进行模型检查点的加载与保存，以及如何从ZeRO检查点中提取fp32权重，避免检查点膨胀等问题。
加载训练检查点
DeepSpeed通过deepspeed.DeepSpeedEngine.load_checkpoint方法加载训练检查点。该方法接受多个参数来控制加载行为，包括：
python
deepspeed.DeepSpeedEngine.load_checkpoint(
self,
load_dir, # 必填，要从中加载检查点的目录
tag=None, # 可选，用于唯一标识检查点的标签，默认尝试加载'latest'文件中的标签
load_module_strict=True, # 可选，是否严格要求模块状态字典与检查点中的键匹配
load_optimizer_states=True, # 可选，是否从检查点加载训练优化器状态（如ADAM的动量和方差）
load_lr_scheduler_states=True, # 可选，是否添加来自检查点的学习率调度器状态
load_module_only=False, # 可选，是否仅加载模型权重（如warmstarting）
custom_load_fn=None # 可选，自定义模型加载函数
)返回值包括已加载检查点的路径和客户端状态字典。需要注意的是，在ZeRO-3模式下，不能直接在.save_checkpoint()之后立即调用.load_checkpoint()，因为模型已被分区，且.load_checkpoint()需要原始未分区的模型。
保存训练检查点
使用deepspeed.DeepSpeedEngine.save_checkpoint方法保存训练检查点，所有进程都必须调用此方法，而不仅仅是rank为0的进程。这是因为每个进程都需要保存其主权重以及调度器和优化器的状态。
python
deepspeed.DeepSpeedEngine.save_checkpoint(
self,
save_dir, # 必填，保存检查点的目录
tag=None, # 可选，检查点标签，如果不提供则使用全局步数作为唯一标识符
client_state={}, # 可选，用于在客户端代码中保存所需训练状态的状态字典
save_latest=True, # 可选，是否保存指向最新检查点的'latest'文件
exclude_frozen_parameters=False # 可选，是否排除冻结参数
)ZeRO检查点fp32权重恢复
DeepSpeed提供了一套方法，可以从保存的ZeRO检查点的优化器状态中提取fp32权重。例如，使用deepspeed.utils.zero_to_fp32.get_fp32_state_dict_from_zero_checkpoint方法可以将ZeRO 2或3的检查点转换为单一的fp32合并状态字典，然后加载到非DeepSpeed环境下的模型中。
另外，deepspeed.utils.zero_to_fp32.load_state_dict_from_zero_checkpoint方法更为简便，它可以将提供的模型置于CPU上，将ZeRO检查点转换为fp32状态字典并加载到模型中。注意，一旦执行这个操作，模型就不能再在相同的DeepSpeed上下文中使用，需要重新初始化DeepSpeed引擎。
避免ZeRO检查点膨胀问题
有时，使用torch.save()创建的ZeRO阶段1和2的检查点可能会比预期更大。这个问题是由于ZeRO的张量展平与PyTorch张量存储管理之间的交互导致的。为了避免这种情况，可以使用DeepSpeed的deepspeed.checkpoint.utils.clone_tensors_for_torch_save工具函数。例如，在创建HuggingFace模型检查点时，可以先克隆张量再进行保存，有效减小检查点大小。
总结起来，DeepSpeed的检查点机制为训练提供了极大的灵活性和便利性，无论是加载、保存还是从ZeRO检查点中提取fp32权重，都能确保训练过程的安全性和可靠性。同时，通过合理利用DeepSpeed提供的工具函数，还可以有效地解决检查点膨胀问题，实现高效模型管理和迁移。