在人工智能领域，检查点（checkpoint）是指在模型训练过程中保存模型状态的一种机制。通过保存检查点，可以在训练过程中定期保存模型的当前状态，包括模型的参数（权重和偏置）、优化器状态和其他相关的训练信息。这样做的目的是为了在训练过程中出现意外情况时，可以通过检查点快速恢复训练进度，避免重新开始训练所带来的时间浪费。
检查点机制允许用户在需要时恢复训练，或者在训练完成后使用这个模型进行预测。这样，用户不必每次都重新训练整个模型，而是可以从之前保存的检查点开始，节省时间和计算资源。此外，检查点还可以用于在训练过程中实现早期停止（stop early），从而提高算法的效果。
总结来说，检查点在人工智能和深度学习中是一种重要的技术，用于保存和恢复模型训练状态，以提高训练效率和容错能力。
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