Um checkpoint é uma cópia completa dos pesos de um modelo após o treino, permitindo retomar ou usar o modelo inteiro. Já um LoRA salva apenas ajustes de baixo rank (“deltas”) para adaptar um modelo pré-treinado. Checkpoints consomem mais espaço; LoRAs são leves e focados.
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