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-## 🛠️ 安装指南
 
-下面提供了快速安装和数据集准备的步骤。
-
-### 💻 环境搭建
+## 💻 环境搭建
 
 建议使用 `docker` 搭建环境。
 
@@ -15,12 +12,14 @@
   ```bash
   docker run --shm-size 500g --network=host --name=opencompass --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v /path/to/workspace/:/path/to/workspace/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.4.1-ubuntu22.04-dtk25.04.1-py3.10 bash
   ```
-  
+
 - #### 通过pip安装OpenCompass
 
   ```bash
   # 支持绝大多数数据集及模型
   pip install -U opencompass
+  ```
+
 ```
   
 - #### 基于源码安装OpenCompass
@@ -28,13 +27,14 @@
   如果希望使用 OpenCompass 的最新功能，也可以从源代码构建它：
 
   ```bash
+  git clone https://github.com/open-compass/opencompass opencompass
   cd opencompass
   pip install -e .
-  ```
+```
 
-### 📂 数据准备
+## 📂 数据准备
 
-#### 提前离线下载
+### 提前离线下载
 
 OpenCompass支持使用本地数据集进行评测，数据集的下载和解压可以通过以下命令完成：
 
@@ -44,12 +44,12 @@ wget https://github.com/open-compass/opencompass/releases/download/0.2.2.rc1/Ope
 unzip OpenCompassData-core-20240207.zip
 ```
 
-#### 从 OpenCompass 自动下载
+### 从 OpenCompass 自动下载
 
 OpenCompass已经支持从存储服务器自动下载数据集。可以通过额外的 `--dry-run` 参数来运行评估以下载这些数据集。
 目前支持的数据集列表在[这里](https://github.com/open-compass/opencompass/blob/main/opencompass/utils/datasets_info.py#L259)。更多数据集将会很快上传。
 
-#### (可选) 使用 ModelScope 自动下载
+### (可选) 使用 ModelScope 自动下载
 
 另外，还可以使用[ModelScope](www.modelscope.cn)来加载数据集：
 环境准备：
@@ -67,18 +67,20 @@ humaneval, triviaqa, commonsenseqa, tydiqa, strategyqa, cmmlu, lambada, piqa, ce
 
 有部分第三方功能,如 Humaneval 以及 Llama,可能需要额外步骤才能正常运行，详细步骤请参考[安装指南](https://opencompass.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/installation.html)。
 
+<p align="right"><a href="#top">🔝返回顶部</a></p>
+
 ## 🏗️ ️评测
 
-在确保按照上述步骤正确安装了 OpenCompass 并准备好了数据集之后，现在您可以开始使用 OpenCompass 进行首次评估！
+确保按照上述步骤正确安装了 OpenCompass 并准备好了数据集之后，可以开始使用 OpenCompass 进行首次评估！
 
 - ### 首次评测
 
-  OpenCompass 支持通过命令行界面 (CLI) 或 Python 脚本来设置配置。对于简单的评估设置，推荐使用 CLI；而对于更复杂的评估，则建议使用脚本方式。可以在examples文件夹下找到更多脚本示例。
+  OpenCompass 支持通过命令行界面 (CLI) 或 Python 脚本来设置配置。对于简单的评估设置，我们推荐使用 CLI；而对于更复杂的评估，则建议使用脚本方式。你可以在examples文件夹下找到更多脚本示例。
 
   ```bash
   # 命令行界面 (CLI)
   opencompass --models hf_internlm2_5_1_8b_chat --datasets demo_gsm8k_chat_gen
-
+  
   # Python 脚本
   opencompass examples/eval_chat_demo.py
   ```
@@ -93,11 +95,11 @@ humaneval, triviaqa, commonsenseqa, tydiqa, strategyqa, cmmlu, lambada, piqa, ce
   export OPENAI_API_KEY="YOUR_OPEN_API_KEY"
   # 命令行界面 (CLI)
   opencompass --models gpt_4o_2024_05_13 --datasets demo_gsm8k_chat_gen
-
+  
   # Python 脚本
   opencompass  examples/eval_api_demo.py
   ```
 
 ## 📖 参考资料
 
-https://github.com/open-compass/opencompass
+https://github.com/open-compass/opencompass
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