大模型训练完的参数放哪里

大模型训练完成后，其参数通常存储在几个不同的数据结构中。这些数据结构包括：

1. TensorFlow 或 PyTorch 的张量（Tensor）：

• 张量是深度学习中用于表示多维数组的数据结构。在训练过程中，模型会生成大量的张量来存储中间结果和最终的参数。这些张量可以包含权重、偏置项、激活函数等。
• 张量通常以 `.pt` 或 `.pth` 扩展名保存，其中 `.pt` 适用于TensorFlow，而 `.pth` 适用于PyTorch。这些文件包含了模型的所有参数信息，以便后续使用。

2. 模型配置文件：

• 模型配置文件通常是一个JSON文件，其中包含了模型的名称、输入输出层的定义、超参数设置等信息。这些信息对于模型的训练和推理至关重要。
• 配置文件通常位于模型的根目录下，例如：`model_config.json`。在训练完成后，可以使用工具如`model_checkpoint`或`model_checkpoint_manager`来加载并管理这些配置文件。

3. 模型权重文件：

• 模型权重文件通常是一个二进制文件，其中包含了模型的权重信息。这些权重可以是浮点数或整数，具体取决于模型的类型（如CNN、RNN等）。
• 权重文件通常以 `.h5` 扩展名保存，这是Hugging Face提供的预训练模型格式。在训练完成后，可以使用工具如`h5py`来读取和写入这些权重文件。

4. 模型检查点文件：

• 模型检查点文件是一个包含模型状态的文件，其中包含了模型的权重、偏置项、激活函数等参数。这些信息对于模型的恢复和迁移学习非常重要。
• 检查点文件通常以 `.ckpt` 扩展名保存，这是TensorFlow提供的一种轻量级模型检查点格式。在训练完成后，可以使用工具如`tf.train.Checkpoint`来创建和加载这些检查点文件。

5. 模型日志文件：

• 模型日志文件是一个包含模型训练过程中重要信息的文本文件。这些信息可能包括训练时间、损失值、验证集性能等。
• 日志文件通常以 `.log` 扩展名保存，其中包含了模型训练过程中的关键数据。在训练完成后，可以使用工具如`tensorboard`来查看和分析这些日志文件。

6. 模型代码文件：

• 模型代码文件是一个包含模型定义和实现的源代码文件。这些文件通常位于项目的源代码目录中，例如：`models/my_model.py`。
• 代码文件提供了模型的完整实现，对于开发者来说非常有用。在训练完成后，可以使用工具如`python -m my_module`来执行这些代码文件。

总之，大模型训练完成后，其参数通常存储在多种数据结构中，包括张量、配置文件、权重文件、检查点文件、日志文件和代码文件。这些数据结构共同构成了一个完整的模型，使得模型能够在不同场景下进行应用和优化。