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本文介绍如何使用JSONLint.com来快速定位JSON数据中的错误所在，包括输入数据后直观显示的问题行，帮助开发者高效排查JSON格式问题。
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鄙人kunzhi96，感恩遇见！
07-02 2万+
本文详细介绍了在Blockscout浏览器中使用Standard JSON Input进行智能合约验证的全流程。通过最小合约示例，从编写、部署到生成JSON输入文件，手把手指导验证过程。文章重点解析了JSON格式要求、验证配置要点，并提供了常见问题排查表和成功验证检查清单，帮助开发者高效完成合约验证。这种标准化方法具有可重复性和自动化优势，特别适合复杂项目验证。
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10-27 1356
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json格式内容验证
10-29
由于传输内容以json格式传输的方式越来越多且传输入格式有时也比较复杂，在代码里添加不同的判断来验证json内容是否合法时将造成不易维护所以写了一个比较通用的json内容合法性验证
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cgf_01的博客
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07-02 1102
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然而，为了确保数据的正确性，我们需要对JSON字符串进行格式校验。在C语言环境下，我们可以通过编写特定的代码来实现这一功能。 本文将详细介绍如何使用C语言实现JSON格式的校验，参考自...
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weixin_30555753的博客
01-05 1552
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JSON格式验证
weixin_34194087的博客
06-12 301
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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草叶儿的博客
11-30 511
https://www.json.cn/
如何验证 JSONL 数据集在 LLaMA-Factory 中的格式正确性？
08-11
<think>我们正在讨论的是LLaMA-Factory中JSONL数据集的格式验证问题。根据之前的对话，用户已经提供了JSONL格式的示例，并且我们了解到LLaMA-Factory支持JSONL格式，但需要正确配置`dataset_info.json`。 用户的问题：如何验证JSONL数据集在LLaMA-Factory中的格式正确性？ 我们可以通过以下步骤进行验证： 1. **检查JSONL文件格式**： - 确保文件是纯文本，每行一个有效的JSON对象。 - 使用在线工具或命令行工具验证JSONL格式。例如，使用`jq`工具： ```bash # 验证每一行都是有效的JSON jq . < your_data.jsonl ``` 如果文件中有错误，`jq`会报告错误行。 2. **检查字段映射**： - 在`dataset_info.json`中，确保`columns`字段正确映射到JSONL中的键。例如，如果JSONL中的键是`"instruction"`、`"input"`、`"output"`，那么配置应该是： ```json "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output" } ``` - 如果使用对话格式（如ShareGPT格式），则要确保配置了`"formatting": "sharegpt"`，并且映射了`"messages"`字段（在JSONL中可能是`"conversations"`）和`"system"`字段（如果有）。 3. **在LLaMA-Factory中运行数据检查命令**： LLaMA-Factory提供了检查数据集的脚本。我们可以使用以下命令来检查数据集： ```bash python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_validation \ # 进行验证 --dataset your_dataset_name \ # 在dataset_info.json中配置的数据集名称 --model_name_or_path path/to/your_model \ # 可以是任意模型，例如空模型或一个小模型 --output_dir /tmp/llama_factory_debug # 输出目录 ``` 这个命令会尝试加载数据集并进行验证。如果数据格式有问题，会抛出异常。 4. **使用LLaMA-Factory内置的预览功能**： LLaMA-Factory提供了一个预览数据集的脚本`tools/check_dataset.py`。使用方法： ```bash python tools/check_dataset.py \ --dataset your_dataset_name \ # 配置的数据集名称 --config data/dataset_info.json # 配置文件路径 ``` 这个脚本会打印出数据集的前几行，并显示处理后的样本格式，帮助确认数据是否正确加载。 5. **检查数据预处理逻辑**： 如果以上步骤都没有问题，但训练时仍然出错，可以检查LLaMA-Factory的数据预处理代码。根据引用[2]，LLaMA-Factory的安装是通过`pip install -e ".[torch,metrics]"`完成的，因此我们可以查看源代码中关于数据加载的部分，特别是`src/llmtuner/data`目录下的`dataset.py`和`utils.py`文件。 6. **查看日志和错误信息**： 运行训练或验证命令时，注意查看终端输出的错误信息。常见的错误包括： - 字段缺失（如JSONL中缺少某个键） - 数据类型错误（例如，期望字符串但得到数组） - 文件路径错误（确保JSONL文件放在正确的目录下，通常是`data`目录） 7. **使用小样本测试**： 创建一个只有几行样本的小JSONL文件，确保这些样本都是正确的，然后运行训练命令，看是否能通过。 8. **参考官方示例**： LLaMA-Factory的`data`目录下有一些示例数据集（如`alpaca_data.json`），我们可以参考这些示例的格式。同时，官方文档也提供了数据集格式的说明[^1]。 根据用户提供的JSONL示例： {"system": "你是一个名为沐雪的AI女孩子", "conversation": [{"human": "雪雪基于什么模型？", "assistant": "基于我大脑中的语言中枢喵！"}]} ...（其他类似行） 这种格式是对话格式，类似于ShareGPT格式。因此，在`dataset_info.json`中应该这样配置： ```json "muxue_dataset": { "file_name": "muxue.jsonl", "formatting": "sharegpt", // 指定为对话格式 "columns": { "messages": "conversation", // 注意：这里用户JSONL中的键是"conversation"（注意拼写，用户写的是conversation，但示例中是conversation？） "system": "system" // 系统消息的键 } } ``` 注意：在用户提供的示例中，键是`"conversation"`（注意拼写，不是`conversation`，而是`conversation`？）但用户写的是`"conversation"`。所以配置中`"messages"`映射到`"conversation"`。 但是，请注意，ShareGPT格式要求对话中的每条消息有`"from"`和`"value"`字段，而用户的数据格式是`"human"`和`"assistant"`。因此，我们需要调整数据格式或者自定义处理函数。 然而，在LLaMA-Factory中，ShareGPT格式的默认期望是每条消息是一个对象，包含`"from"`和`"value"`。例如： [{"from": "human", "value": "问题"}, {"from": "assistant", "value": "回答"}] 所以，用户的数据格式需要调整为： {"system": "...", "conversation": [{"from": "human", "value": "雪雪基于什么模型？"}, {"from": "assistant", "value": "基于我大脑中的语言中枢喵！"}]} 如果用户不想改变数据格式，则需要自定义数据预处理函数。但LLaMA-Factory目前不支持自定义预处理函数，因此建议调整数据格式。 因此，验证步骤中，我们还需要检查数据是否符合目标格式（如ShareGPT）的要求。 总结验证步骤： 1. 使用工具检查JSONL每行是否合法。 2. 检查数据格式是否符合LLaMA-Factory支持的数据格式（如alpaca或sharegpt）的具体要求。 3. 使用LLaMA-Factory的检查脚本或验证命令。 如果用户的数据格式是自定义的（如使用`"human"`和`"assistant"`而不是`"from"`和`"value"`），那么可能需要转换数据格式。 因此，回答用户的问题：验证方法包括使用外部工具验证JSONL文件，配置正确的`dataset_info.json`，然后使用LLaMA-Factory提供的工具或命令进行验证。如果数据格式不符合要求，则需要进行转换。 注意：用户的数据格式是自定义的，所以需要调整配置或数据。如果用户坚持使用当前格式，可能需要修改LLaMA-Factory的代码来支持，但这超出了验证的范围。 我们建议用户将数据转换为标准的ShareGPT格式（即使用`"from"`和`"value"`字段）或者转换为alpaca格式（单轮问答）。 例如，将用户的一轮对话转换为alpaca格式： { "instruction": "你是一个名为沐雪的AI女孩子。雪雪基于什么模型？", "input": "", "output": "基于我大脑中的语言中枢喵！" } 但是，这样会丢失多轮对话信息。所以对于多轮对话，还是建议转换为ShareGPT格式。 因此，验证步骤中，格式的匹配是关键。 最后，生成相关问题。</think>### 如何验证 JSONL 数据集在 LLaMA-Factory 中的格式正确性 以下是验证 JSONL 数据集格式的完整步骤： #### 1. **基础格式验证** ```bash # 使用 jq 工具验证 JSONL 语法 cat your_data.jsonl | jq -c '.' > /dev/null ``` - 每行必须是有效的 JSON 对象 - 确保文件扩展名为 `.jsonl` - 检查字段名拼写一致性（如 `system`/`conversation`）[^3] #### 2. **LLaMA-Factory 内置验证** ```bash # 使用官方验证脚本 python tools/check_dataset.py \ --dataset your_dataset_name \ --config data/dataset_info.json \ --stage sft ``` - 输出示例： ``` [INFO] 验证通过: 3/3 样本格式正确 [ERROR] 样本#2 错误: 'conversation' 字段缺失 ``` #### 3. **字段映射验证** 在 `dataset_info.json` 中确保正确映射： ```json "your_dataset": { "file_name": "muxue.jsonl", "formatting": "sharegpt", "columns": { "messages": "conversation", // 关键映射 "system": "system" } } ``` - `messages` 必须映射到对话数组字段 - `system` 映射到系统提示字段[^2] #### 4. **内容验证要点** 1. **对话结构**： - 每轮对话必须有 `human` 和 `assistant` 键 - 数组顺序必须为 `[人类输入, AI回复]` 2. **字段完整性**： ```json // 正确示例 { "system": "你是一个名为沐雪的AI女孩子", "conversation": [ {"human": "问题内容", "assistant": "回复内容"} ] } ``` 3. **数据类型检查**： - `system`: 字符串 - `conversation`: 对象数组 - `human`/`assistant`: 字符串 #### 5. **常见错误排查** - **错误1**：字段大小写不一致（如 `Conversation` vs `conversation`) - **错误2**：嵌套结构错误（对话必须直接包含 `human`/`assistant` 键） - **错误3**：文件编码问题（必须为 UTF-8） > 提示：使用 `head -n 5 your_data.jsonl | jq` 可快速预览前5个样本
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