ModelScope中checkpoint 文件好小？

ModelScope中的checkpoint文件之所以可能比较小，是因为：

• 模型结构：如果模型本身较为简单或者层数不多，其保存的参数和状态信息自然会比较少，从而导致checkpoint文件体积较小。
• 模型优化：在模型训练过程中，可能采用了量化、剪枝、知识蒸馏等技术来减小模型的大小，这些技术可以在保持模型性能的同时减少模型参数的数量，从而使得checkpoint文件更小。
• 存储格式：不同的深度学习框架可能采用不同的存储格式来保存模型状态，有些格式更为紧凑，这也可能导致checkpoint文件体积较小。
• 自定义操作：用户在进行模型训练后，可能对模型进行了自定义的保存操作，选择性地保存了部分重要的模型状态，而不是保存整个模型的所有状态，这样也能减小文件大小。

总的来说，checkpoint文件的大小受到多种因素的影响，包括模型的结构、优化技术、存储格式以及用户的操作等。在实际应用中，文件大小并不总是衡量模型性能好坏的标准，更重要的是模型在实际任务中的表现。

default看下，推理用的是这个目录下的。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”