使用JumpStartEstimator.fit时遇UnboundLocalError报错求助

核心原因 #

该错误源于训练脚本中dataset_train变量在未完成赋值的情况下被调用，通常和数据通道配置、数据格式或超参数设置有关。

解决步骤 #

• 修正数据通道命名
  部分JumpStart的LLaMA-2模型训练脚本默认要求训练数据通道名为train而非training，修改通道配置：

  channels = { 
      "train": s3_train_data_path, 
      "test": s3_test_data_path, 
      "validation": s3_val_data_path, 
  }
  

• 验证S3数据格式
  确保S3中的训练数据符合LLaMA-2微调要求的JSONL格式，每条数据需包含text字段，示例：

  {"text": "训练样本内容1"}
  {"text": "训练样本内容2"}
  

  若数据格式不符，转换后重新上传至指定S3路径。

• 检查超参数与自定义脚本
  确认my_hyperparameters中无数据加载相关的错误配置；若使用自定义训练脚本，需保证dataset_train在使用前完成赋值，示例正确加载逻辑：

  import os
  from datasets import load_dataset
  
  # 从环境变量获取训练通道路径
  dataset_train = load_dataset("json", data_files=os.environ["SM_CHANNEL_TRAIN"])["train"]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reza Nayeri