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5f36153c · zhangwenbo · bdd87fae · 5f36153c
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+++ b/README.md
@@ -11,30 +11,29 @@
 ### 1. 拉取镜像

 ```bash
-docker pull harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.4-1230-py3.10-20260115
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas101839-0811-das1.6-py3.10-20250913-rc1
 ```

 ### 2. 创建容器

 ```bash
 docker run -it \    
--network=host \
--hostname=localhost \
--name=hunyuan \
-v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
-v $PWD:/workspace \
--ipc=host \
--device=/dev/kfd \
--device=/dev/mkfd \
--device=/dev/dri \
--shm-size=512G \
--privileged \
--group-add video \
--cap-add=SYS_PTRACE \
-u root \
--security-opt seccomp=unconfined \
-harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.4-1230-py3.10-20260115 \
-/bin/bash
+    --network=host \    
+    --hostname=localhost \    
+    --name FourCastNet_train \    
+    -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \    
+    -v $PWD:/workspace \    
+    --ipc=host \    
+    --device=/dev/kfd \    
+    --device=/dev/mkfd \    
+    --device=/dev/dri \    
+    --shm-size=512G \    
+    --privileged \    
+    --group-add video \    
+    --cap-add=SYS_PTRACE \    
+    --security-opt seccomp=unconfined \    
+    image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas101839-0811-das1.6-py3.10-20250913-rc1 \    
+    /bin/bash
 ```

 ---
@@ -44,129 +43,35 @@ harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.4-12
 ### 1. 拉取代码

 ```bash
-git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/bw-bestperf/hunyuanvideo-i2v.git
-cd hunyuanvideo-i2v/
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/bw_bestperf/fourcastnet_train.git
+cd fourcastnet_train/
 ```

 ### 2. 安装依赖

 ```bash
-pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-
-pip install yunchang==0.6.0 xfuser==0.4.2
-
-bash fix.sh  # 适配xfuser
+pip install wandb pybind11 h5py ruamel.yaml timm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 ```

 ### 3. 下载模型

-安装 ModelScope：
-
-```bash
-pip install modelscope
-```
-
-下载所需模型：
-
-```bash
-mkdir ckpts
-
-modelscope download --model Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo --local_dir ./ckpts
-
-modelscope download --model AI-ModelScope/HunyuanVideo-I2V --local_dir ./ckpts
-
-modelscope download --model AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14 --local_dir ckpts/text_encoder_2
-
-modelscope download --model AI-ModelScope/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --local_dir ckpts/text_encoder_i2v
-```
-
-执行修复脚本：
-
-```bash
-bash modified/fix.sh
-```
-
-设置环境变量，禁用 HIP 缓存 allocator 防止 OOM：
-
 ```bash
-export PYTORCH_NO_HIP_MEMORY_CACHING=1
+#下载数据集data 包含train和valid数据集
+curl -f -C - -o data.tar.gz https://ksefile.hpccube.com:65241/efile/s/d/ZGN1X2Vjbw==/fe9a61dbaca9de37
+#下载的文件应按以下层次结构组织
+data/
+├── global_means.npy
+├── global_stds.npy
+├── time_means.npy
+├── train/
+└── valid/
 ```

---
-
-## 测试代码示例（四卡多GPU测试）
-
-导出设备环境和禁用缓存：
-
-```bash
-export HIP_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
-export PYTORCH_NO_HIP_MEMORY_CACHING=1
-```

-运行文本到视频多GPU推理：
+## 测试命令

 ```bash
-ALLOW_RESIZE_FOR_SP=1 torchrun --nproc_per_node=4 \
-    sample_image2video.py \
-    --model HYVideo-T/2 \
-    --prompt "An Asian man with short hair in black tactical uniform and white clothes waves a firework stick." \
-    --i2v-mode \
-    --i2v-image-path ./assets/demo/i2v/imgs/0.jpg \
-    --i2v-resolution 720p \
-    --i2v-stability \
-    --infer-steps 50 \
-    --video-length 129 \
-    --flow-reverse \
-    --flow-shift 17.0 \
-    --seed 42 \
-    --embedded-cfg-scale 6.0 \
-    --save-path ./results \
-    --ulysses-degree 4 \
-    --ring-degree 1 \
-    --num-videos 1 2>&1 | tee z_logs/bw_image2video_4ka.log
+bash run.sh
 ```

---
-
-## 配置选项说明
-
-| 参数                 | 说明                           | 默认值 / 示例                             |
-| -------------------- | ------------------------------ | ---------------------------------------- |
-| `--model`            | 指定使用的模型名称             | `HYVideo-T/2`                            |
-| `--prompt`           | 文本描述，用于生成视频         | `"An Asian man with short hair..."`     |
-| `--i2v-mode`         | 启用文本到视频模式             |                                          |
-| `--i2v-image-path`   | 输入图像路径                   | `./assets/demo/i2v/imgs/0.jpg`          |
-| `--i2v-resolution`   | 输出视频分辨率                 | `720p`                                  |
-| `--i2v-stability`    | 稳定性增强选项                 |                                          |
-| `--infer-steps`      | 推理步数，影响生成质量与速度   | `50`                                    |
-| `--video-length`     | 生成视频的长度（帧数）         | `129`                                   |
-| `--flow-reverse`     | 是否反转光流                   |                                          |
-| `--flow-shift`       | 光流偏移值                     | `17.0`                                  |
-| `--seed`             | 随机种子，保证结果可复现       | `42`                                    |
-| `--embedded-cfg-scale` | Condition scaling比例          | `6.0`                                   |
-| `--save-path`        | 生成结果保存路径               | `./results`                             |
-| `--ulysses-degree`   | 自定义参数，具体含义见代码说明 | `4`                                     |
-| `--ring-degree`      | 自定义参数，具体含义见代码说明 | `1`                                     |
-| `--num-videos`       | 生成视频数量                   | `1`                                     |
-
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-## 贡献指南
-
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-
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-2. 提交规范的 commit 信息，描述清晰。
-3. 提交 Pull Request，简述修改内容及目的。
-4. 遵守项目代码规范和测试标准。
-5. 参与代码评审，积极沟通改进方案。
-
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-## 许可证
-
-本项目遵循 MIT 许可证，详见 [LICENSE](./LICENSE) 文件。
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