修改readme

README.md

@@ -23,10 +23,10 @@ BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一
 拉取镜像：
 
 ```plaintext
-docker pull sugonhub/migraphx:3.2.1-centos7.6-dtk-23.04.1-py38
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/migraphx:4.0.0-centos7.6-dtk23.04.1-py38-latest
 ```
 
-创建并启动容器，安装相关依赖：
+创建并启动容器：
 
 ```plaintext
 docker run --shm-size 16g --network=host --name=bert_migraphx --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $PWD/bert_migraphx:/home/bert_migraphx -it <Your Image ID> /bin/bash
@@ -134,6 +134,16 @@ question：What is ROCm built for?
 answer：scale
 ```
 
+## 应用场景
+
+### 算法类别
+
+`对话问答`
+
+### 热点应用行业
+
+`政府`,`科研`,`金融`,`教育`
+
 ## 源码仓库及问题反馈
 
 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_migraphx

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode=216
 # 模型名称
-modelName=Bert_MIGraphX
+modelName=bert_migraphx
 # 模型描述
 modelDescription=Bert是一种预训练的语言表征模型。
 # 应用场景
-appScenario=推理,NLP
+appScenario=推理,NLP,对话问答
 # 框架类型
-frameType=MIGraphX
\ No newline at end of file
+frameType=migraphx
\ No newline at end of file