云服务器在训练模型时断网，是否还会继续训练取决于多种因素。以下是一些可能的情况：
1. 网络中断：如果断网是由于网络服务提供商的故障或其他技术问题引起的，那么云服务器可能会尝试重新连接并继续训练。然而，如果网络恢复后无法连接到外部服务（例如，由于防火墙或安全策略），则可能导致训练中断。
2. 数据存储：云服务器通常会将训练数据保存在一个安全的、可以远程访问的位置。如果断网导致无法从远程位置获取这些数据，那么训练可能会暂停。但在某些情况下，云服务提供商可能会提供一种机制来处理这种情况，例如通过自动重试或重新上传数据。
3. 资源限制：某些云平台可能有资源限制，如内存、CPU和存储空间。如果这些资源被耗尽，并且无法从其他来源获得，那么训练可能会暂停。
4. 依赖项：某些训练过程可能需要特定的外部工具或库，这些工具或库可能依赖于互联网连接。如果这些依赖项出现问题，那么训练可能会受到影响。
5. 用户控制：云服务器通常允许用户在发生网络问题时采取一些措施，例如重启服务器或手动停止训练。用户可以根据自己的需求和经验来决定何时采取行动。
6. 自动重连：有些云服务提供商提供了自动重连功能，当网络中断时，系统会自动尝试重新连接。这可以减少训练中断的时间。
7. 备份和恢复：云服务提供商通常会定期备份数据和训练过程。如果断网导致数据丢失或训练过程损坏，那么可以从备份中恢复。
8. 硬件故障：尽管不常见，但云服务器的硬件也可能出现问题，如硬盘故障或内存泄漏。如果出现这种情况，可能会导致训练中断。
总之，云服务器在训练模型时断网是否会继续训练取决于多种因素。为了确保训练的连续性和可靠性，建议密切关注网络状况，并考虑使用自动重连、备份和恢复等功能。同时，与云服务提供商保持沟通，了解他们如何处理此类问题，也是非常重要的。
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