使用指南
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这一页只覆盖 MinT 底层 checkpoint 原语。若你需要端到端操作工作流，请直接查看专门的 Advanced Checkpoint 页面。
为推理保存权重
sampler_path = training_client.save_weights_for_sampler(name="0000").result().path当你只需要用于 sampling 或导出的权重 checkpoint 时，使用这个接口。
为恢复训练保存状态
resume_path = training_client.save_state(name="0010").result().path当你需要同时保留 weights 和 optimizer state 时，使用这个接口。
加载已保存的 checkpoint
training_client.load_state_with_optimizer(resume_path).result()
training_client.load_state(resume_path).result()load_state_with_optimizer(...)：恢复 weights 和 optimizer stateload_state(...)：只恢复 weights