这个错误通常是由于输入数据编码不匹配导致的。以下是解决方法的代码示例：

import boto3
from sagemaker import get_execution_role

# 获取SageMaker的执行角色
role = get_execution_role()

# 创建SageMaker客户端
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

# 定义输入数据的编码方式，例如UTF-8
input_encoding = 'UTF-8'

# 指定训练数据的输入通道
training_input = {
    'ContentType': 'text/csv',
    'S3DataType': 'S3Prefix',
    'S3Uri': 's3://your-training-data-path',
    'InputMode': 'File',
    'CompressionType': 'None',
    'RecordWrapperType': 'None',
    'ContentEncoding': input_encoding
}

# 指定验证数据的输入通道
validation_input = {
    'ContentType': 'text/csv',
    'S3DataType': 'S3Prefix',
    'S3Uri': 's3://your-validation-data-path',
    'InputMode': 'File',
    'CompressionType': 'None',
    'RecordWrapperType': 'None',
    'ContentEncoding': input_encoding
}

# 构建训练作业的输入配置
input_data_config = [training_input, validation_input]

# 创建训练作业
response = sagemaker_client.create_training_job(
    TrainingJobName='your-training-job-name',
    AlgorithmSpecification={
        'TrainingImage': 'your-training-image',
        'TrainingInputMode': 'File',
    },
    RoleArn=role,
    InputDataConfig=input_data_config,
    OutputDataConfig={
        'S3OutputPath': 's3://your-output-data-path',
    },
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.m4.xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 30,
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 86400,
    }
)

# 打印创建训练作业的响应
print(response)

在上述代码中，input_encoding变量指定了输入数据的编码方式为UTF-8。确保你的输入数据与指定的编码方式一致。