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 # <div align="center"><strong>LLaMA Factory</strong></div>
 ## 简介
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 LLaMA Factory是一个大语言模型训练和推理的框架，支持了魔搭社区（ModelScope）的模型和数据集资源。它允许用户通过内置的Web UI灵活定制100多个LLMs的微调，而无需编写代码。
 
 ## 项目特色
@@ -35,7 +36,7 @@ LLaMA Factory是一个大语言模型训练和推理的框架，支持了魔搭
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 > 1. `Baichuan 2` 需要卸载掉环境中的xformers库，当前仅支持Lora方式训练。
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-> 2. `XVERSE`在`tokenizer > 0.19`的版本下有兼容性问题报错`Exception: data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrappe`，解决方法参考[xverse-ai/XVERSE-7B issues](https://github.com/xverse-ai/XVERSE-7B/issues/1)
+> 2. `XVERSE`在`tokenizer > 0.19`的版本下有兼容性问题报错`Exception: data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrappe`，需要使用[XVERSE-13B-256K-hf](https://huggingface.co/xverse/XVERSE-13B-256K/tree/main)中的`tokenizer_config.json.update`/`tokenizer.json.update`替换原有模型文件中的对应tokenizer文件，具体解决方法参考[xverse-ai/XVERSE-7B issues](https://github.com/xverse-ai/XVERSE-7B/issues/1)
 
 ## 使用源码编译方式安装
 ### 环境准备
@@ -55,6 +56,7 @@ pip install lmslim-0.0.1+das.dtk24041.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
 ```
 
 #### Dockerfile（方法二）
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 ```bash
 cd docker
 docker build --no-cache -t llama-factory:latest .
@@ -65,18 +67,20 @@ pip install lmslim-0.0.1+das.dtk24041.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
 ```
 
 #### Anaconda（方法三）
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 关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
 ```bash
 DTK驱动: dtk24.04.1
-python: python3.10
+python: 3.10
 torch: 2.1.0
 bitsandbytes: 0.42.0
-vllm: vllm-0.5.0+das.opt1.3e2c63a.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64
-pip: lmslim-0.0.1+das.dtk24041.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64
+vllm: 0.5.0
+lmslim: 0.0.1
 ```
 `Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
 
 ### 源码编译安装
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 > [!TIP]
 > 遇到包冲突时，可使用 `pip install --no-deps -e .` 解决。
 
@@ -120,5 +124,6 @@ llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml
 > 使用 `llamafactory-cli help` 显示帮助信息。
 
 ## 参考资料
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 - [README_zh](README_zh.md)
 - [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)