JSON_CONTAINS_PATH

时间: 2025-06-07 15:21:07 浏览: 8
### JSON_CONTAINS_PATH 函数的用法 `JSON_CONTAINS_PATH` 是 MySQL 提供的一个用于检查 JSON 文档中是否存在指定路径的函数。它主要用于验证某个路径是否存在于给定的 JSON 数据结构中。 #### 函数定义 `JSON_CONTAINS_PATH(target, one_or_all, path[, path]...)` - `target`: 被检查的目标 JSON 文档。 - `one_or_all`: 这是一个字符串,取值可以是 `'one'` 或者 `'all'`。 - 当设置为 `'one'` 时,只要有一个路径存在即返回 true。 - 当设置为 `'all'` 时,则所有列出的路径都必须存在才返回 true。 - `path`: 需要检查的 JSON 路径表达式。支持多个路径作为可选参数传入[^4]。 #### 返回值说明 该函数会返回以下三种结果之一: - **0**: 表示目标 JSON 文档不包含任何所列路径中的任何一个。 - **1**: 表示至少一个路径被找到(当使用 `'one'` 参数时),或者所有路径都被找到(当使用 `'all'` 参数时)。 - **NULL**: 如果输入参数中有 NULL 值,或者无法解析某些路径,则返回 NULL[^2]。 #### 使用示例 假设有一张表名为 `member`,其中一列表示用户的个人信息字段 `info` 存储的是 JSON 类型数据: ```sql CREATE TABLE member ( id INT PRIMARY KEY, info JSON NOT NULL ); INSERT INTO member (id, info) VALUES (1, '{"name": "Alice", "hobbies": ["reading", "swimming"]}'), (2, '{"name": "Bob"}'); ``` ##### 示例 1: 检查单个路径的存在性 下面这条语句用来查找那些在 `info` 列里有数组索引 `[0]` 的记录: ```sql SELECT * FROM member WHERE JSON_CONTAINS_PATH(info, 'one', '$[0]'); ``` 此查询将只匹配具有数组的第一个元素存在的行,因此只会选出 Alice 的记录。 ##### 示例 2: 同时检测多个路径 如果想确认某条记录既含有键 `"name"` 又含数组位置 `$[0]` ,则可以用如下方式实现: ```sql SELECT * FROM member WHERE JSON_CONTAINS_PATH(info, 'all', '$.name', '$[0]'); ``` 这里因为 Bob 记录缺少 hobbies 数组部分所以不会满足条件而被排除在外。 ### 注意事项 尽管 `JSON_CONTAINS_PATH` 和 `JSON_CONTAINS` 名字相似,但它们的功能完全不同。前者专注于判断路径本身是否存在;后者则是针对具体数值或子文档的内容进行比较操作[^3]。
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TASK [apex : DEBUG - Confirm re_update.yaml is running] ************************************************************************************************************************************************* ok: [10.11.107.89] => { "msg": "re_update.yaml is definitely running!" } TASK [apex : Set type to 'jd' if dist_id is between 7000-7999] ****************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Set tmp type to 'jd'] ********************************************************************************************************************************************************************** ok: [10.11.107.89] => {"ansible_facts": {"type": "jd"}, "changed": false} TASK [apex : Check each server's ax_update directory status] ******************************************************************************************************************************************** ok: [10.11.107.89] => (item={'ip': '47.94.174.254', 'port_num': '9010', 'line_num': '1', 'dist_id': '10000', 'line_num_cn': '??'}) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "examined": 0, "files": [], "item": {"dist_id": "10000", "ip": "47.94.174.254", "line_num": "1", "line_num_cn": "??", "port_num": "9010"}, "matched": 0, "msg": "All paths examined", "skipped_paths": {}} ok: [10.11.107.89] => (item={'ip': '47.94.174.254', 'port_num': '9012', 'line_num': '2', 'dist_id': '10000', 'line_num_cn': '??'}) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "examined": 0, "files": [], "item": {"dist_id": "10000", "ip": "47.94.174.254", "line_num": "2", "line_num_cn": "??", "port_num": "9012"}, "matched": 0, "msg": "All paths examined", "skipped_paths": {}} ok: [10.11.107.89] => (item={'ip': '47.94.174.254', 'port_num': '9014', 'line_num': '3', 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"root", "path": "files/jd", "size": 4096, "state": "directory", "uid": 0} TASK [apex : Sync latest .zzz files from remote server] ************************************************************************************************************************************************* skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Parse and set latest patch file] *********************************************************************************************************************************************************** ok: [10.11.107.89] => {"ansible_facts": {"patch_path": false}, "changed": false} TASK [apex : Terminate if no update patch found] ******************************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Copy update pack only to empty directories] ************************************************************************************************************************************************ skipping: [10.11.107.89] => (item=svr1 (non-empty)) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "item": {"empty": false, "exists": true, "line_num": 1, "path": []}, "skip_reason": "Conditional result was False"} skipping: [10.11.107.89] => (item=svr2 (non-empty)) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "item": {"empty": false, "exists": true, "line_num": 2, "path": []}, "skip_reason": "Conditional result was False"} skipping: [10.11.107.89] => (item=svr3 (non-empty)) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "item": {"empty": false, "exists": true, "line_num": 3, "path": []}, "skip_reason": "Conditional result was False"} skipping: [10.11.107.89] => (item=svr4 (non-empty)) => {"ansible_loop_var": "item", "changed": false, "item": {"empty": false, "exists": true, "line_num": 4, "path": []}, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Detect processes of GS] ******************************************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Terminate if no gs worker] ***************************************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Get worker state of port listening] ******************************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} TASK [apex : Wait async wait_for] *********************************************************************************************************************************************************************** skipping: [10.11.107.89] => {"censored": "the output has been hidden due to the fact that 'no_log: true' was specified for this result", "changed": false} TASK [apex : Start apex worker] ************************************************************************************************************************************************************************* skipping: [10.11.107.89] => {"changed": false, "skip_reason": "Conditional result was False"} PLAY RECAP ********************************************************************************************************************************************************************************************** 10.11.107.89 : ok=13 changed=0 unreachable=0 failed=0 skipped=17 rescued=0 ignored=0 这个任务没有按预期执行,实际需求: 1.判断远程机器上{{ apex_home }}/svr{{ item.line_num }}/ax_update/目录下是否含有.zzz文件 2.如果不含则执行Sync latest .zzz files from remote server 和 Copy update pack only to empty directories 3.如果含有,则跳过执行 --- - name: DEBUG - Confirm re_update.yaml is running debug: msg: "re_update.yaml is definitely running!" - name: Set type to 'jd' if dist_id is between 7000-7999 ansible.builtin.set_fact: type: "jd" when: > dist_id is defined and (dist_id | int) >= 7000 and (dist_id | int) <= 7999 - name: Set tmp type to 'jd' ansible.builtin.set_fact: type: "jd" - name: Check each server's ax_update directory status ansible.builtin.find: path: "{{ apex_home }}/svr{{ item.line_num }}/ax_update/" recurse: no register: dir_status loop: "{{ lines }}" ignore_errors: yes # 兼容目录不存在的情况 changed_when: false - name: Create proper server status list ansible.builtin.set_fact: server_status: >- [{% for item in lines | zip(dir_status.results) %} { "line_num": {{ item.0.line_num }}, "path": {{ item.1.files | default([]) | to_json }}, "empty": {{ (item.1.files | default([]) | length) == 0 | to_json }}, "exists": {{ (item.1.files is defined) | to_json }} }{% if not loop.last %},{% endif %} {% endfor %}] - name: Print server_status ansible.builtin.debug: var: server_status - name: Ensure local directory exists for rsync ansible.builtin.file: path: "files/{{ type }}" state: directory mode: '0755' - name: Sync latest .zzz files from remote server ansible.builtin.command: > rsync -avz --port 50000 --include='*.zzz' --exclude='*' 10.14.101.113::apex_update/{{ type }}/ files/{{ type }}/ args: creates: "files/{{ type }}/" register: rsync_result changed_when: "'sent' in rsync_result.stdout" when: server_status | selectattr('empty') | list | length > 0 - name: Parse and set latest patch file ansible.builtin.set_fact: patch_path: "{{ query('filetree', 'files/' ~ type) | sort(attribute='mtime') | map(attribute='src') | last | default(false) }}" - name: Terminate if no update patch found ansible.builtin.fail: msg: "Update patch not found in files/{{ type }}/ after rsync" when: server_status | selectattr('empty') | list | length > 0 and not patch_path - name: Copy update pack only to empty directories ansible.builtin.copy: src: "{{ patch_path }}" dest: "{{ apex_home }}/svr{{ item.line_num }}/ax_update/" remote_src: false vars: patch_date: "{{ patch_path | regex_search(apex_date_re) }}" loop: "{{ server_status }}" when: - item.empty - not item.path | selectattr('path', 'contains', patch_date) | list loop_control: label: "svr{{ item.line_num }} ({{ 'empty' if item.empty else 'non-empty' }})"

# import 自己看不需要的可以#批注掉 # invalids, valids list用于收集检测失败或成功的直播源,已检测的同样的host,不再检测,提高效率! # filename,newfile路径设置,win和linux肯定不一样 # newfile将是检测后可用的直播源,后缀_ttd,如需自行修改 import time, re, json, requests, random import os.path from urllib.parse import urlparse from pprint import pprint from lxml import etree import pandas as pd# def get_lives_data(filename): f = open(filename, 'r+') r = f.readlines() lives_data = [x.strip() for x in r if x.strip() != ''] # lives_data= list(map(lambda x: x.strip(), r)) # lives_data=lives_data.remove('') f.close() return lives_data def test_url(newfile, lives_data): # ll是电视直播源的链接列表 # ll=['http://........','https://.......'] invalids, valids = [], [] # 用于检测失败或成功的net,不再检测,提高效率 # l=lives_data.index('🌳电影直播,#genre#') with open(newfile, 'a+') as f: # for line in lives_data[:]: for line in lives_data: if line.find(',http') != -1: name = line.split(',http')[0] urls = 'http' + line.split(',http')[-1] if urls.find('#') != -1: hrefs = urls.split('#') else: hrefs = [urls] if len(hrefs) == 1: url_parse = urlparse(hrefs[0]).netloc # print(url_parse,invalids,valids) if url_parse not in invalids: # print('url_parse not in invalids') result = get_parse_href_result(name, hrefs[0], valids, f) invalids = list(set(invalids + result[0])) valids = list(set(valids + result[1])) else: print(f'[无效] {name} -') # print(f'{hrefs[0]}') else: # 包含# content = name + ',' for i in range(len(hrefs)): url_parse = urlparse(hrefs[i]).netloc if url_parse not in invalids: result2 = \ get_parse_href_result2(name, hrefs[i], valids, f) nvalids = list(set(invalids + result2[0])) valids = list(set(valids + result2[1])) content += result2[2] else: print(f'[无效] {name} -') # print(f'{hrefs[i]}') if content[:-1] != name: f.write(content[:-1] + '\n') else: if line[-7:] == '#genre#': f.write('\n' + line + '\n') else: f.write(line + '\n') f.close() print(f'\n🈚效集合√:\n{invalids}') print(f'\n🈶效集合X:\n{valids}') def local_live_check(): filename = '/storage/emulated/0/TVBoxx//公测版/live_local.txt' path = os.path.abspath(filename) print(path) dir, file = os.path.split(path) # dir,file = os.path.split(file_path) # print(dir,file)“ # basename=os.path.basename(filename) files = os.path.splitext(file) newfile = os.path.join(dir, files[0] + '_ttd' + files[1]) print(newfile) if not os.path.isfile(newfile): f = open(newfile, 'w') f.close() # print(os.path.isfile(newfile)) lives_data = get_lives_data(filename) # print(lives_data) test_url(newfile, lives_data) if __name__ == '__main__': local_live_check() 将上面的代码改为java

/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. import pkg_resources W0703 16:30:36.069853 3914856 torch/distributed/run.py:766] W0703 16:30:36.069853 3914856 torch/distributed/run.py:766] ***************************************** W0703 16:30:36.069853 3914856 torch/distributed/run.py:766] Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each process to be 1 in default, to avoid your system being overloaded, please further tune the variable for optimal performance in your application as needed. W0703 16:30:36.069853 3914856 torch/distributed/run.py:766] ***************************************** /home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. import pkg_resources [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,321 >> loading file tokenizer.model [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,322 >> loading file tokenizer.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,322 >> loading file added_tokens.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,322 >> loading file special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,322 >> loading file tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,322 >> loading file chat_template.jinja /home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. import pkg_resources /home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. import pkg_resources /home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/jieba/_compat.py:18: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. import pkg_resources [INFO|tokenization_utils_base.py:2313] 2025-07-03 16:30:43,904 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained. [INFO|configuration_utils.py:697] 2025-07-03 16:30:43,913 >> loading configuration file /mnt/data1/models/1.5B/config.json [INFO|configuration_utils.py:771] 2025-07-03 16:30:43,919 >> Model config Qwen2Config { "_name_or_path": "/mnt/data1/models/1.5B", "architectures": [ "Qwen2ForCausalLM" ], "attention_dropout": 0.0, "bos_token_id": 151643, "eos_token_id": 151643, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 1536, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 8960, "max_position_embeddings": 131072, "max_window_layers": 21, "model_type": "qwen2", "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 28, "num_key_value_heads": 2, "rms_norm_eps": 1e-06, "rope_scaling": null, "rope_theta": 10000, "sliding_window": 4096, "tie_word_embeddings": false, "torch_dtype": "bfloat16", "transformers_version": "4.49.0", "use_cache": true, "use_mrope": false, "use_sliding_window": false, "vocab_size": 151936 } [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file tokenizer.model [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file tokenizer.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file added_tokens.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file special_tokens_map.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2048] 2025-07-03 16:30:43,920 >> loading file chat_template.jinja [INFO|tokenization_utils_base.py:2313] 2025-07-03 16:30:44,493 >> Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained. /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py:4631: UserWarning: No device id is provided via init_process_group or barrier . Using the current device set by the user. warnings.warn( # warn only once [rank1]:[W703 16:30:45.102845887 ProcessGroupNCCL.cpp:4718] [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 1] using GPU 1 as device used by this process is currently unknown. This can potentially cause a hang if this rank to GPU mapping is incorrect. You can pecify device_id in init_process_group() to force use of a particular device. /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py:4631: UserWarning: No device id is provided via init_process_group or barrier . Using the current device set by the user. warnings.warn( # warn only once [rank2]:[W703 16:30:45.126706430 ProcessGroupNCCL.cpp:4718] [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 2] using GPU 2 as device used by this process is currently unknown. This can potentially cause a hang if this rank to GPU mapping is incorrect. You can pecify device_id in init_process_group() to force use of a particular device. /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py:4631: UserWarning: No device id is provided via init_process_group or barrier . Using the current device set by the user. warnings.warn( # warn only once [rank3]:[W703 16:30:45.136836682 ProcessGroupNCCL.cpp:4718] [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 3] using GPU 3 as device used by this process is currently unknown. This can potentially cause a hang if this rank to GPU mapping is incorrect. You can pecify device_id in init_process_group() to force use of a particular device. Setting num_proc from 16 back to 1 for the train split to disable multiprocessing as it only contains one shard. Generating train split: 0 examples [00:00, ? examples/s] Generating train split: 120 examples [00:00, 6525.39 examples/s] Converting format of dataset (num_proc=16): 0%| | 0/120 [00:00<?, ? examples/s] Converting format of dataset (num_proc=16): 0%| | 0/120 [00:00<?, ? examples/s] Converting format of dataset (num_proc=16): 0%| | 0/120 [00:00<?, ? examples/s] /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py:4631: UserWarning: No device id is provided via init_process_group or barrier . Using the current device set by the user. warnings.warn( # warn only once [rank0]:[W703 16:31:05.679961201 ProcessGroupNCCL.cpp:4718] [PG ID 0 PG GUID 0 Rank 0] using GPU 0 as device used by this process is currently unknown. This can potentially cause a hang if this rank to GPU mapping is incorrect. You can pecify device_id in init_process_group() to force use of a particular device. [rank0]: multiprocess.pool.RemoteTraceback: [rank0]: """ [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/multiprocess/pool.py", line 125, in worker [rank0]: result = (True, func(*args, **kwds)) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/utils/py_utils.py", line 688, in _write_generator_to_queue [rank0]: for i, result in enumerate(func(**kwargs)): [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/arrow_dataset.py", line 3501, in _map_single [rank0]: for i, example in iter_outputs(shard_iterable): [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/arrow_dataset.py", line 3475, in iter_outputs [rank0]: yield i, apply_function(example, i, offset=offset) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/arrow_dataset.py", line 3398, in apply_function [rank0]: processed_inputs = function(*fn_args, *additional_args, **fn_kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/converter.py", line 94, in __call__ [rank0]: if self.dataset_attr.prompt and example[self.dataset_attr.prompt]: [rank0]: ~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/formatting/formatting.py", line 278, in __getitem__ [rank0]: value = self.data[key] [rank0]: ~~~~~~~~~^^^^^ [rank0]: KeyError: 'instruction' [rank0]: """ [rank0]: The above exception was the direct cause of the following exception: [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 23, in <module> [rank0]: launch() [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 19, in launch [rank0]: run_exp() [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 110, in run_exp [rank0]: _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 72, in _training_function [rank0]: run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 51, in run_sft [rank0]: dataset_module = get_dataset(template, model_args, data_args, training_args, stage="sft", **tokenizer_module) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/loader.py", line 304, in get_dataset [rank0]: dataset = _get_merged_dataset(data_args.dataset, model_args, data_args, training_args, stage) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/loader.py", line 182, in _get_merged_dataset [rank0]: datasets[dataset_name] = _load_single_dataset(dataset_attr, model_args, data_args, training_args) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/loader.py", line 162, in _load_single_dataset [rank0]: return align_dataset(dataset, dataset_attr, data_args, training_args) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/converter.py", line 279, in align_dataset [rank0]: return dataset.map( [rank0]: ^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/arrow_dataset.py", line 557, in wrapper [rank0]: out: Union["Dataset", "DatasetDict"] = func(self, *args, **kwargs) [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/arrow_dataset.py", line 3171, in map [rank0]: for rank, done, content in iflatmap_unordered( [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/utils/py_utils.py", line 728, in iflatmap_unordered [rank0]: [async_result.get(timeout=0.05) for async_result in async_results] [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/datasets/utils/py_utils.py", line 728, in [rank0]: [async_result.get(timeout=0.05) for async_result in async_results] [rank0]: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ [rank0]: File "/home/wiseatc/.local/lib/python3.11/site-packages/multiprocess/pool.py", line 774, in get [rank0]: raise self._value [rank0]: KeyError: 'instruction' [rank0]:[W703 16:31:06.912491219 ProcessGroupNCCL.cpp:1479] Warning: WARNING: destroy_process_group() was not called before program exit, which can leak resources. For more info, please see https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#shutdown (function operator()) W0703 16:31:07.960560 3914856 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:900] Sending process 3914916 closing signal SIGTERM W0703 16:31:07.961188 3914856 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:900] Sending process 3914917 closing signal SIGTERM W0703 16:31:07.961536 3914856 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:900] Sending process 3914918 closing signal SIGTERM E0703 16:31:08.371267 3914856 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:874] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 3914915) of binary: /usr/bin/python3.11 Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/torchrun", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 355, in wrapper return f(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/run.py", line 892, in main run(args) File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/run.py", line 883, in run elastic_launch( File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 139, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 270, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ============================================================ /home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-07-03_16:31:07 host : wiseatc-Super-Server rank : 0 (local_rank: 0) exitcode : 1 (pid: 3914915) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================ Traceback (most recent call last): File "/home/wiseatc/.local/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 130, in main process = subprocess.run( ^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.11/subprocess.py", line 569, in run raise CalledProcessError(retcode, process.args, subprocess.CalledProcessError: Command '['torchrun', '--nnodes', '1', '--node_rank', '0', '--nproc_per_node', '4', '--master_addr', '127.0.0.1', '--master_port', '41919', '/home/wiseatc/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py', 'saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-07-03-16-29-46/training_args.yaml']' returned non-zero exit status 1.

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