checkpoint
O TorchTitan utiliza PyTorch Distributed Checkpoint (DCP) para a criação de checkpoints interoperáveis e tolerantes a falhas.
- Skills
- Investigação em IA
- 1
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/checkpoint && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__checkpoint.md -o .claude/skills/checkpoint/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Checkpointing in TorchTitan
TorchTitan uses PyTorch Distributed Checkpoint (DCP) for fault-tolerant, interoperable checkpointing.
## Basic Configuration
```toml
[checkpoint]
enable = true
folder = "checkpoint"
interval = 500
```
## Save Model Only (Smaller Checkpoints)
Exclude optimizer state and training metadata:
```toml
[checkpoint]
enable = true
last_save_model_only = true
export_dtype = "bfloat16" # Optional: export in lower precision
```
## Excluding Keys from Loading
Partial checkpoint loading for modified settings:
```toml
[checkpoint]
enable = true
exclude_from_loading = [
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