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# Documentation
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- Class name: CheckpointSave
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- Category: advanced/model_merging
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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CheckpointSave节点旨在方便保存模型检查点。它封装了将模型的状态（包括其参数和任何相关元数据）序列化并存储到文件中的过程。这个节点对于模型持久化至关重要，允许在以后的时间恢复训练或推理，而不会丢失进度。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数对于CheckpointSave节点至关重要，因为它表示要保存的机器学习模型。它通过确定要序列化和存储的特定模型状态来影响节点的执行。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- clip
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- clip参数需要集成CLIP模型的状态到检查点中。它在节点的功能中扮演重要角色，通过包含模型重建的相关特征。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- vae
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- vae参数指定要包含在检查点中的变分自编码器。它对节点很重要，因为它确保了VAE的参数和状态被包含以便将来使用。
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- Comfy dtype: VAE
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- filename_prefix
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- filename_prefix参数决定了保存的检查点文件的基本名称。它很重要，因为它为检查点提供了可识别和一致的命名约定，有助于组织和检索。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- prompt
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- 可选的prompt参数可以用来包含与检查点相关联的描述或注释。这对于为保存的模型状态添加上下文非常有用。
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- Comfy dtype: PROMPT
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- Python dtype: str
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- extra_pnginfo
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- extra_pnginfo参数允许将额外的元数据与检查点一起保存。这可以包括对模型操作或分析可能相关的任何额外信息。
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- Comfy dtype: EXTRA_PNGINFO
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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# Output types
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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```
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class CheckpointSave:
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def __init__(self):
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self.output_dir = folder_paths.get_output_directory()
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'clip': ('CLIP',), 'vae': ('VAE',), 'filename_prefix': ('STRING', {'default': 'checkpoints/ComfyUI'})}, 'hidden': {'prompt': 'PROMPT', 'extra_pnginfo': 'EXTRA_PNGINFO'}}
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RETURN_TYPES = ()
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FUNCTION = 'save'
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OUTPUT_NODE = True
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CATEGORY = 'advanced/model_merging'
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def save(self, model, clip, vae, filename_prefix, prompt=None, extra_pnginfo=None):
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save_checkpoint(model, clip=clip, vae=vae, filename_prefix=filename_prefix, output_dir=self.output_dir, prompt=prompt, extra_pnginfo=extra_pnginfo)
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return {}
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