请问我这样的checkpoint地址是对的吗？

根据您提供的信息，您在本地调试时能够正常生成checkpoint文件，但在服务器上却没有反应。为了帮助您排查问题，请按照以下步骤进行检查和操作：

1. 环境一致性确认：

   • 确保服务器上的运行环境（如Conda环境、依赖库版本等）与本地调试环境完全一致。不一致的环境可能导致脚本执行不成功。

2. 权限检查：

   • 检查服务器上模型训练目录的读写权限，确保训练脚本有权限在指定路径创建和写入checkpoint文件。

3. 日志查看：

   • 查看服务器上的训练日志，这通常是解决问题的关键。可以通过SSH登录到服务器，定位到训练脚本的输出日志，比如nohup.out文件，来查找错误信息或警告。 错误信息可能会揭示为何checkpoint没有生成，比如磁盘空间不足、内存溢出或是代码逻辑错误等。

4. 资源监控：

   • 在服务器上执行训练任务时，监控CPU、内存、GPU使用情况以及磁盘空间，确保资源充足且未达到上限。资源不足也会导致训练中断或无法正确保存checkpoint。

5. 网络配置：

   • 虽然这个问题看起来与网络无关，但如果您的训练过程涉及分布式计算或数据加载，检查网络配置也是必要的，确保所有节点间通信无误。

6. 代码调整：

   • 如果您是基于特定框架（如Megatron-Deepspeed）进行训练，请确保已正确修改并应用了所有必要的代码调整，例如注释掉可能引起问题的断言语句等。

7. 服务状态检查：

   • 确认服务器上没有其他服务或进程占用着必要的端口或资源，这可能间接影响到模型训练及checkpoint保存。

如果以上步骤均未能解决问题，建议详细比对本地与服务器上的配置差异，包括但不限于Python环境、依赖包版本、系统配置等，并考虑在安全可控的前提下，逐步复现本地的成功路径至服务器环境，以定位具体原因。

请记得，每一步操作后都要仔细检查是否有预期的输出或变化，这样可以更有效地定位问题所在。