Google ColabでYOLOv5を実行している際、12時間のランタイムを超えてしまう時の対処法

Question

前提・実現したいこと

YOLOv5を用いてGoogle colab上で画像検出を試みていますが、ランタイムの関係で12時間のみの使用に限られており、学習させる時間がどうしても12時間を超えてしまいそうです。
学習用データ（train）1000枚
検出用データ（valid）100枚
で、それぞれ学習させ、batch数4（class数が3のため）、epoch数300で学習させようと考えています。

学習させる時間よりランタイムの時間のほうが短くなってしまうとgooglecolabでの学習を断念せざる負えないのですが、何かいい方法はないでしょうか。
・学習させたものを途中で保存しそのまま学習を続行させるもの
・学習データを分割し、後で合わせるもの

の二通りできるのではないかと考え自分なりに調べましたが、見つけることはできませんでした。
対処法御存知の方どうかご教授お願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

試しにbatch数4,epoch数50で試したら、4時間で25/49しか進みませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

google colabのランタイムは、GPUに設定してあります。
train.pyで学習を実行しています。