checkpoint是存在job里面的?还是说只是管理checkpoint的启动呢？

checkpoint 那个协调器 是在job 这边，素有算子 都会 向job 汇报快照情况。此回答整理自钉钉群”【③群】Apache Flink China社区“

Checkpoint通常是在深度学习模型训练期间使用的一种技术，可以在训练过程中定期保存模型参数，以便在需要时恢复训练，或者用于在不同的计算机或环境中运行模型。在实现中，Checkpoint可以以两种不同的方式管理：

1、通过job来管理checkpoint: 在分布式训练中，可以使用job来启动训练任务，并在其中配置Checkpoint。在这种情况下，Checkpoint会将模型参数保存到分布式文件系统中，以便所有节点都可以访问。

2、通过框架本身管理checkpoint: 大多数深度学习框架都提供了内置的Checkpoint管理工具，例如TensorFlow中的tf.train.Checkpoint和PyTorch中的torch.save()函数。这些工具使得在训练期间创建和管理Checkpoint变得更加容易。在这种情况下，Checkpoint的保存位置通常由用户指定，可以是本地文件系统或分布式文件系统。

无论哪种方式，Checkpoint都是在训练期间自动保存模型参数的一种技术，以便在需要时恢复模型状态。