Hugging Face的resume_from_checkpoint参数能否正常续训？

你当前的运行逻辑没有触发断点续训，模型是从初始状态重新开始训练的，并非从checkpoint-5000接着之前的进度跑。

• 新生成的检查点编号为checkpoint-500是最直接的证据：HuggingFace Trainer的检查点编号对应全局训练步计数，如果真的从5000步的断点续跑，全局步数会直接从5000开始累加，第一个触发保存的检查点编号必然大于5000，不可能出现500这种远小于5000的编号。
• 旧检查点被删除是save_total_limit=1的正常行为：因为你是从头开始训练，跑到500步第一次触发检查点保存时，Trainer会扫描输出目录下所有符合命名规则的检查点，发现已存在checkpoint-5000，超出了“最多保留1个检查点”的配置，就会自动删除旧检查点，只保留刚生成的checkpoint-500，和你看到的日志输出完全匹配。
• 你配置在TrainingArguments里的resume_from_checkpoint=True没有自动生效：这个参数不会在无参调用trainer.train()时默认触发，它的生效前提是你显式给train()方法传入对应参数，或是Trainer内部检测到符合要求的断点且没有被入参覆盖。另外要注意，输出目录根目录下的pytorch_model.bin仅保存了模型权重，没有续训必需的优化器状态、学习率调度器状态、全局训练步数、随机数状态等信息，不能作为续训断点使用，这些续训必需的文件只存在于checkpoint-xxxx格式的子目录中。

不需要等完整训练跑完，看训练启动后的前几行输出就能100%判断：

• 若续训成功，日志会首先打印明确的加载提示，内容类似Resuming training from checkpoint at [你的断点路径]，没有这条提示就说明没有加载任何断点。
• 看训练进度条的起始步数：续训成功的话，起始步数就是断点对应的步数（比如你的场景就是5000），不会从0开始计数。
• 看初始loss值：如果是从训练了5000步的断点续跑，第一个step的loss值会和你之前训练到5000步时的loss处于同一水平，不会出现初始训练阶段loss偏高的情况。

最稳妥的方式是调用train()方法时显式传入参数，不要仅依赖TrainingArguments里的配置：

# 推荐：显式指定断点路径，避免自动扫描识别出错
trainer.train(resume_from_checkpoint="./results_distilbert-base-uncased/checkpoint-5000")

# 也可以传True让Trainer自动扫描输出目录下最新的合法断点
# 注意调用前要确保目标断点没有被误删
# trainer.train(resume_from_checkpoint=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Penguin