Modelscope Qwen1.5自我认知微调实践中的JSON格式问题解析
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mo/modelscope 在基于Modelscope平台进行Qwen1.5大语言模型自我认知微调的过程中，开发者可能会遇到一个典型的JSON格式解析错误。这个问题表面看似简单，但实际上涉及模型训练数据预处理的关键环节。
问题现象
当开发者按照官方教程执行Qwen1.5的微调流程时，系统会抛出"ValueError: malformed node or string"异常。这个错误通常发生在JSON数据解析阶段，表明输入的训练数据格式不符合预期规范。
问题本质
该错误的根本原因在于训练数据集的JSON格式不规范。大语言模型的微调对输入数据的格式要求非常严格，特别是在以下几个方面：
- JSON结构完整性：每个训练样本必须包含完整的对话结构
- 特殊字符处理：文本中的引号、换行符等需要进行适当转义
- 编码一致性：文件必须使用标准UTF-8编码
- 数据类型匹配：字段值必须与预期类型完全一致
解决方案
针对这个问题，开发者可以采取以下解决措施：
- 数据验证：使用JSON验证工具检查训练文件的语法正确性
- 格式标准化：确保每条数据都遵循{"conversations":[{"role":"user","content":"..."},{"role":"assistant","content":"..."}]}的标准格式
- 字符转义：对文本中的特殊字符进行规范化处理
- 环境更新：保持swift工具链为最新版本，获取最新的格式兼容性支持
实践建议
为了避免类似问题，建议开发者在模型微调前：
- 建立数据预处理流程，包括格式检查和清洗
- 使用小规模样本进行测试验证
- 实现数据加载的异常捕获和日志记录机制
- 保持训练环境的版本同步
通过系统性地解决数据格式问题，开发者可以确保Qwen1.5模型微调过程的顺利进行，为后续的模型优化和应用部署奠定坚实基础。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
