ARTI 指南
恢复中断的运行
检查完整检查点，保持原始训练目标，在新的尝试目录中继续。
构造模型之前先检查
恢复计划读取已记录 recipe/run 元数据，并校验最新完整检查点。完整性检查可能对文件计算摘要，但计划不解码张量、导入任务代码或分配模型。
python -m arti recipe resume-run outputs/first --plan-only --output recovery-plan.json| 动作 | 下一步 |
|---|---|
| resume_training | 恢复完整状态，完成剩余更新 |
| finalize | 零新增优化器更新，完成评价与导出 |
| already_completed | 返回已有成功任务结果 |
完成原始目标
200 次更新的任务在第 80 次恢复，还剩 120 次，而不是再执行 200 次。普通 fit(steps=N, resume_from_checkpoint=...) 请求的是新增 N 次更新。学到的 early stopping 是终止结果，恢复不会忽略其 patience 决定。
python -m arti recipe resume-run outputs/first --run-dir outputs/recovered --max-seconds 300恢复一致的训练状态
受支持检查点通过现有 loader 恢复张量状态、优化器、scheduler、RNG、数据位置与验证选择。最后状态检查点用于继续训练，验证选定模型用于预测和导出。Deployment 资产本身不是训练检查点。
| 需要保留 | 用途 |
|---|---|
| 完整检查点 | 恢复权重与优化器 moments |
| 原始数据身份 | 校验同一任务与预处理 |
| 固定任务 factory / 不可变宿主 | 重建已记录执行契约 |
移动资源，保持任务不变
自定义任务可以用 --resources-json 替换命名资源位置。任务、数据、目标、引擎及受支持状态仍须匹配。移动改变路径，不改变数学契约；原运行与 resolved recipe 保持完整。
python -m arti recipe resume-run moved/run --plan-only
python -m arti recipe resume-run moved/run --run-dir outputs/recovered --resources-json relocated-resources.json本文对应 arti-fit 3.3.0 · 公开源码 dcb321d6