update readme

README.md

@@ -23,7 +23,8 @@ Baichuan整体模型基于标准的Transformer结构，采用了和LLaMA一样
 ## 环境配置
 
 提供光源拉取推理的docker镜像：
-```
+```bash
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10(推荐)
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy0.0.13_dtk23.04_torch1.13_py38
 # <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
 # <Host Path>主机端路径
@@ -31,9 +32,21 @@ docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy0.0.13_dtk23.
 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 --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> /bin/bash
 ```
 镜像版本依赖：
-* DTK驱动：dtk23.04
-* Pytorch: 1.13
-* python: python3.8
+* DTK驱动：24.04.1
+* Pytorch: 2.1.0
+* python: python3.10
+
+> [!NOTE]
+>
+> 使用lmdeploy0.0.13_dtk23.04_torch1.13_py38如果遇到 importError:libgemm multiB int4.so: cannot open shared obiect file: No such file or directory
+>
+> 解决方法：
+>
+> ```bash
+> rm /usr/local/lib/python3.8/site-packages/_turbomind.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so
+> ```
+
+
 
 ## 数据集
 无
@@ -41,7 +54,7 @@ docker run -it --name baichuan --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev
 ## 推理
 
 ### 源码编译安装
-```
+```bash
 # 若使用光源的镜像，可以跳过源码编译安装，镜像里面安装好了lmdeploy。
 git clone http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/llama_lmdeploy.git
 cd llama_lmdeploy
@@ -61,7 +74,7 @@ cd .. && python3 setup.py install
 
 
 ### 运行 baichuan-7b-chat
-```
+```bash
 # 模型转换
 # <model_name> 模型的名字 （'llama', 'internlm', 'vicuna', 'internlm-chat-7b', 'internlm-chat', 'internlm-chat-7b-8k', 'internlm-chat-20b', 'internlm-20b', 'baichuan-7b', 'baichuan2-7b', 'llama2', 'qwen-7b', 'qwen-14b'）
 # <model_path> 模型路径
@@ -85,13 +98,13 @@ lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_baichuan7b --tp 1     # 输入
 # <tp> 用于张量并行的GPU数量应该是2^n （和模型转换的时候保持一致）
 # <restful_api> modelpath_or_server的标志（默认是False）
 
-lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan7b --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 
+lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan7b --server_name {ip} --server_port {port} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 
 
-在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
+在网页上输入{ip}:{port}即可进行对话
 ```
 
 ### 运行 baichuan2-7b
-```
+```bash
 # 模型转换
 lmdeploy convert --model_name baichuan2-7b --model_path /path/to/model --model_format hf --tokenizer_path None --dst_path ./workspace_baichuan2-7b --tp 1
 
@@ -101,9 +114,9 @@ lmdeploy chat turbomind --model_path ./workspace_baichuan2-7b --tp 1
 # 服务器网页端运行
 
 在bash端运行：
-lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan2-7b --server_name {ip} --server_port {pord} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 
+lmdeploy serve gradio --model_path_or_server ./workspace_baichuan2-7b --server_name {ip} --server_port {port} --batch_size 32 --tp 1 --restful_api False 
 
-在网页上输入{ip}:{pord}即可进行对话
+在网页上输入{ip}:{port}即可进行对话
 ```
 
 ## result