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@@ -32,36 +32,34 @@ LMdeploy官方github地址:[https://github.com/InternLM/lmdeploy](https://github
 #### 编译环境准备
 下载光源的镜像，起dcoker
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk23.10-torch1.13-py38
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk2310-torch1.13-py38
 
 # <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
 # <Host Path>主机端路径
 # <Container Path>容器映射路径
-docker run -it --name baichuan --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
+docker run -it --name baichuan --shm-size=1024G -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
 ```
 注：
 
-1、docker的启动-v /opt/hyhal:/opt/hyhal 这个变量不能少
+1、docker启动  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal  这个变量不能少
 
 2、要是非光源提供镜像，配置环境：(若安装过慢，可以添加源:pip3 install xxx -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
 ```
 pip3 install -r requirements.txt
 pip3 install urllib3==1.24
 yum install rapidjson
-# gcc版本需要>=9 安装高版本gcc 若使用gcc7的版本，下载gcc7版本的分支
+# gcc版本需要>=9 安装高版本gcc 要是必须使用gcc7，可以下载对应的gcc7的分支
 yum install -y centos-release-scl
 yum install -y devtoolset-9
 scl enable devtoolset-9 bash
 
-# 执行dtk环境变量
-source {DTK_PATH}/env.sh
-source {DTK_PATH}/cuda/env.sh
+# 执行nccl环境变量
 export NCCL_LAUNCH_MODE=GROUP
 ```
 
 #### 源码编译安装
 - 代码下载
-根据不同的需求下载不同的分支 （光源镜像已经提供安装，可以直接使用。根据个人需求是否要重新编译）
+根据不同的需求下载不同的分支
 - 提供2种源码编译方式（进入lmdeploy目录）：
 ```
 1. 源码编译安装