在大模型微调过程中，数据集加载异常是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过具体案例分析该问题的成因及解决方案。
问题现象
在使用Hugging Face的Trainer进行Llama2微调时，遇到如下错误：
RuntimeError: Error loading dataset: Dataset not found or not accessible
或者
ValueError: Invalid data files for dataset
复现步骤
- 准备训练数据集（JSON格式）
[
{"text": "这是第一条文本数据"},
{"text": "这是第二条文本数据"}
]
- 使用以下代码加载数据集：
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载数据集
train_dataset = load_dataset("json", data_files="train.json")
- 执行训练时出现异常
常见原因分析
- 文件路径错误：确保
data_files参数指向正确的相对/绝对路径 - 数据格式不规范：JSON文件必须是有效的数组格式，每行一个JSON对象
- 编码问题：使用UTF-8编码保存文件
解决方案
# 方案1: 检查并修复文件路径
train_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/train.json")
# 方案2: 验证JSON格式
import json
with open('train.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(len(data)) # 应输出数据条数
最佳实践建议
- 使用
datasets.Dataset.from_dict()预处理数据 - 部署前在本地环境完整测试数据加载逻辑
- 使用版本控制管理数据集文件
该问题在生产环境中部署时尤其需要注意，因为环境差异可能导致路径解析失败。
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