Qwen1.5自我认知微调 官方教程运行报错ValueError: malformed node

根据您提供的错误信息 ValueError: malformed node or string，结合知识库中的相关资料，可以判断问题大概率与 JSON 数据格式不正确有关。以下是针对该问题的详细分析和解决步骤：

1. 问题原因分析

在微调 Qwen1.5 模型时，官方教程中明确指出需要使用 JSON 格式的数据集。如果数据格式不符合要求，可能会导致解析失败，从而引发类似 malformed node or string 的错误。

具体可能的原因包括： - JSON 文件格式错误：例如缺少引号、括号未闭合、字段名或值格式不正确。 - 字段缺失或命名错误：微调算法（如 SFT 或 DPO）对输入数据有严格的字段要求。例如： - SFT 算法需要包含 "instruction" 和 "output" 字段。 - DPO 算法需要包含 "prompt"、"chosen" 和 "rejected" 字段。 - 编码问题：JSON 文件可能存在非 UTF-8 编码字符，导致解析失败。

2. 解决步骤

2.1 检查 JSON 数据格式

确保您的 JSON 数据文件符合以下要求： - SFT 算法：

[
  {
    "instruction": "问题或指令",
    "output": "期望的模型输出"
  },
  ...
]

• DPO 算法：

  [
  {
    "prompt": "问题或指令",
    "chosen": "更优的回答",
    "rejected": "较差的回答"
  },
  ...
  ]
  

请仔细检查 JSON 文件是否符合上述格式，并确保： - 所有字段名称和值均用双引号包裹。 - 每个对象之间用逗号分隔，最后一个对象后无多余逗号。 - 文件以 [ 开头，] 结尾。

2.2 验证 JSON 文件

使用在线工具（如 JSONLint）验证 JSON 文件的合法性。将文件内容粘贴到工具中，检查是否存在语法错误。

2.3 检查字段内容

确保字段内容符合预期： - 字段完整性：每个训练样本必须包含所有必需字段。 - 字段值类型：字段值应为字符串类型，避免出现数字或其他类型。 - 特殊字符处理：如果字段值中包含特殊字符（如换行符、引号等），需进行转义处理。例如：

{
  "instruction": "如何处理\"特殊字符\"？",
  "output": "使用反斜杠进行转义。"
}

2.4 检查数据存储路径

根据知识库资料，训练数据集需上传至 OSS Bucket 或其他支持的存储路径。请确认： - 数据集路径是否正确。 - 数据集是否具有公共读权限（如使用 OSS 存储）。

2.5 调试代码

如果您通过 PAI Python SDK 提交微调任务，请确保代码中正确配置了数据集路径。例如：

training_inputs.update(
    {
        "train": "<训练数据集OSS路径>",
        "validation": "<验证数据集OSS路径>"
    }
)

请替换 <训练数据集OSS路径> 和 <验证数据集OSS路径> 为实际路径。

3. 常见问题排查

如果按照上述步骤仍无法解决问题，请参考以下常见问题及解决方案：

3.1 数据集过大

如果数据集文件过大，可能导致解析失败。建议： - 将数据集拆分为多个小文件。 - 使用压缩格式（如 .gz）上传数据集。

3.2 SDK 配置问题

确保已正确安装和配置 PAI Python SDK：

python -m pip install alipai --upgrade
python -m pai.toolkit.config

并检查访问凭证（AccessKey）和工作空间配置是否正确。

3.3 日志分析

提交微调任务后，可通过 PAI 控制台查看任务日志，定位具体错误原因。重点关注日志中与数据解析相关的错误信息。

4. 总结

通过以上步骤，您可以逐步排查并解决 ValueError: malformed node or string 错误。重点在于： - 确保 JSON 数据格式正确。 - 检查字段内容和存储路径。 - 利用日志定位问题。

如果问题仍未解决，请提供更详细的错误日志或数据样例，以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。