当使用Amazon SageMaker进行二分类文本分类训练时，如果训练未成功完成，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据集：确保训练数据集的格式正确，包括正确的标签和文本内容。可以使用Pandas或其他数据处理库来检查数据集。

2. 处理不平衡数据集：如果数据集中的类别分布不平衡，可以尝试使用过采样或欠采样等技术来平衡数据集。过采样可以复制少数类的样本，欠采样可以删除多数类的一些样本。

3. 调整超参数：尝试调整模型的超参数，如学习率、批量大小、迭代次数等。可以通过网格搜索或随机搜索来寻找最佳的超参数组合。

4. 增加训练资源：如果训练未能成功完成，可以尝试增加训练资源，如实例类型、实例数量等。这可以提高训练的速度和效果。

下面是一个使用Amazon SageMaker进行二分类文本分类训练的代码示例：

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri
from sagemaker.estimator import Estimator

# 获取SageMaker执行角色
role = get_execution_role()

# 设置SageMaker会话
sess = sagemaker.Session()

# 获取容器映像URI
container = get_image_uri(sess.boto_region_name, 'blazingtext')

# 创建Estimator对象
estimator = Estimator(container,
                      role,
                      train_instance_count=1,
                      train_instance_type='ml.m4.xlarge',
                      train_volume_size=30,
                      train_max_run=360000,
                      input_mode='File',
                      output_path='s3://bucket/output',
                      sagemaker_session=sess)

# 设置超参数
estimator.set_hyperparameters(mode='supervised',
                              epochs=10,
                              learning_rate=0.01,
                              vector_dim=10,
                              early_stopping=True,
                              patience=4,
                              min_epochs=5,
                              word_ngrams=2)

# 设置训练数据和验证数据的S3路径
train_data = 's3://bucket/train/train.csv'
validation_data = 's3://bucket/validation/validation.csv'
s3_input_train = sagemaker.s3_input(s3_data=train_data, content_type='text/csv')
s3_input_validation = sagemaker.s3_input(s3_data=validation_data, content_type='text/csv')
data_channels = {'train': s3_input_train, 'validation': s3_input_validation}

# 开始训练作业
estimator.fit(inputs=data_channels)

以上代码示例可以用于在Amazon SageMaker中进行二分类文本分类训练。根据实际情况调整超参数和数据路径，以适应特定的训练需求。