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@@ -32,7 +32,7 @@ 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_dtk2310_torch1.13_py38
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk23.10-torch1.13-py38
 
 # <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
 # <Host Path>主机端路径
@@ -44,7 +44,7 @@ docker run -it --name baichuan --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev
 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
+# 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
 yum install -y centos-release-scl
 yum install -y devtoolset-9
 scl enable devtoolset-9 bash
@@ -52,16 +52,12 @@ scl enable devtoolset-9 bash
 # 执行dtk环境变量
 source {DTK_PATH}/env.sh
 source {DTK_PATH}/cuda/env.sh
-export GPU_MAX_HW_QUEUES=4
-export HIP_DIRECT_DISPATCH=0
-export GPU_FLUSH_ON_EXECUTION=1
-export AMD_SERIALIZE_KERNEL=1
-export AMD_SERIALIZE_COPY=1
+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
+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）
 - 提供2种源码编译方式（进入lmdeploy目录）：
 ```
 1. 源码编译安装