PyTorch 云训练检查清单：启动前必须确认的 10 件事
云端训练失败往往不是模型代码问题，而是环境、数据和存储准备不足。启动前建立检查清单，可以减少昂贵的空跑时间。
固定环境
记录 PyTorch、CUDA、驱动、Python 依赖和镜像版本。先运行最小脚本确认 GPU 可见、数据能读取、输出目录可写。
保护训练结果
把检查点和日志写到持久卷或对象存储，设置合理的保存频率。实例本地临时盘不应保存唯一副本。
设定预算与退出条件
提前确定最大训练时长、目标指标和停止条件。监控 GPU 利用率与每步时间，发现数据加载或显存问题时尽早停机调整。
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