本文围绕Python训练模型的“暂停与恢复”给出工程化解法：通过回调或系统信号设置停止标志，在安全点写出包含模型权重、优化器状态、学习率调度器与数据迭代位置的checkpoint；恢复时按断点加载并重放环境与随机种子，确保训练曲线连续。单机可用KeyboardInterrupt与事件，框架侧有Keras Callback与PyTorch循环检查，分布式需统一同步与共享存储。结合MLOps与协作平台记录暂停与恢复事件可提升可追溯性与团队效率。