Modell-Checkpoints
Modell-Checkpoints sind gespeicherte Zustände eines KI-Modells während des Trainings, die es ermöglichen, das Training fortzusetzen oder zu einem früheren Punkt zurückzukehren.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Im Kontext des maschinellen Lernens sind Modell-Checkpoints Momentaufnahmen des Modellzustands, einschließlich der Architektur, der Gewichte und des Optimierer-Zustands, zu einem bestimmten Zeitpunkt im Trainingsprozess. Sie dienen mehreren wichtigen Zwecken:
Synonyme / Tags
- Checkpointing
- Modell-Speicherung
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