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@@ -30,9 +30,13 @@ LMdeploy官方github地址:[https://github.com/InternLM/lmdeploy](https://github
 ### 使用源码编译方式安装
 
 #### 编译环境准备
-提供2种环境准备方式：
+提供3种环境准备方式：
+1.基于已有的镜像，可跳过源码编译，直接进行推理。
+```
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy0.0.13_dtk23.04_torch1.13_py38
+```
 
-1. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。(若安装过慢，可以添加源:pip3 install xxx -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
+2. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。(若安装过慢，可以添加源:pip3 install xxx -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
 ```shell
 pip3 install -r requirements.txt
 pip3 install transformers==4.33.2
@@ -41,7 +45,7 @@ pip3 install wheel
 yum install rapidjson
 ```
 
-2. 基于现有python环境：安装pytorch，pytorch whl包下载目录：[https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
+3. 基于现有python环境：安装pytorch，pytorch whl包下载目录：[https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/dtk23.04)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
 ```shell
 pip3 install torch* (下载的torch的whl包)
 pip3 install -r requirements.txt