vllm0.9.2 更新README.md，调整推理示例命令以去除不必要的环境变量，确保兼容性和简化使用。

README.md

@@ -44,7 +44,7 @@ ChatGLM系列模型基于GLM架构开发。GLM是一种基于Transformer的语
 提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/image/dcu/custom)拉取推理的docker镜像：
 
 ```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.8.5-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-das1.6-py3.10-20250724
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:vllm0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas104381-0915-das1.6-py3.10-20250916-rc2
 # <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
 # <Host Path>主机端路径
 # <Container Path>容器映射路径
@@ -60,7 +60,7 @@ docker run -it --name chatglm_vllm --privileged --shm-size=64G  --device=/dev/kf
 # <Host Path>主机端路径
 # <Container Path>容器映射路径
 docker build -t chatglm:latest .
-docker run -it --name chatglm_vllm --privileged --shm-size=64G  --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 /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> llama:latest /bin/bash
+docker run -it --name chatglm_vllm --privileged --shm-size=64G  --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 /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> chatglm:latest /bin/bash
 ```
 
 ### Anaconda（方法三）
@@ -77,7 +77,7 @@ conda create -n chatglm_vllm python=3.10
 * lmslim: 0.2.1
 * flash_attn: 2.6.1
 * flash_mla: 1.0.0
-* vllm: 0.8.5
+* vllm: 0.9.2
 * python: python3.10
 
 `Tips：需先安装相关依赖，最后安装vllm包`  
@@ -111,7 +111,7 @@ export VLLM_RANK7_NUMA=7
 ### 离线批量推理
 
 ```bash
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python examples/offline_inference/basic/basic.py
+ python examples/offline_inference/basic/basic.py
 ```
 
 其中，`prompts`为提示词；`temperature`为控制采样随机性的值，值越小模型生成越确定，值变高模型生成更随机，0表示贪婪采样，默认为1；`max_tokens=16`为生成长度，默认为1；
@@ -122,7 +122,7 @@ VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python examples/offline_inference/basic/basic.py
 1、指定输入输出
 
 ```bash
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --input-len 32 --output-len 128 --model THUDM/glm-4-9b-chat -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
+ python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --input-len 32 --output-len 128 --model THUDM/glm-4-9b-chat -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
 ```
 
 其中 `--num-prompts`是batch数，`--input-len`是输入seqlen，`--output-len`是输出token长度，`--model`为模型路径，`-tp`为使用卡数，`dtype="float16"`为推理数据类型，如果模型权重是bfloat16,需要修改为float16推理。若指定 `--output-len  1`即为首字延迟。`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。
@@ -133,7 +133,7 @@ glm-4-9b-chat-1m模型默认的model_max_length为1024000，官方vllm也尚不
 [sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split](https://huggingface.co/datasets/learnanything/sharegpt_v3_unfiltered_cleaned_split)
 
 ```bash
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
+ python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json -tp 1 --trust-remote-code --enforce-eager --dtype float16
 ```
 
 ```bash
@@ -147,7 +147,7 @@ python benchmarks/benchmark_throughput.py --num-prompts 1 --model THUDM/glm-4-9b
 1、启动服务端：
 
 ```bash
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve --model THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --tensor-parallel-size 1
+ vllm serve --model THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --tensor-parallel-size 1
 ```
 
 2、启动客户端：
@@ -155,15 +155,14 @@ VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve --model THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager
 ```
 python benchmarks/benchmark_serving.py --model THUDM/glm-4-9b-chat --dataset-name sharegpt --dataset-path /path/to/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json  --num-prompts 1 --trust-remote-code
 ```
-
-参数同使用数据集，离线批量推理性能测试，具体参考[benchmarks/benchmark_serving.py]（benchmarks/benchmark_serving.py）
+参数同使用数据集，离线批量推理性能测试，具体参考[benchmarks/benchmark_serving.py](benchmarks/benchmark_serving.py)
 
 ### OpenAI兼容服务
 
 启动服务：
 
 ```bash
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code
+ vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code
 ```
 
 这里serve之后 为加载模型路径，`--dtype`为数据类型：float16，默认情况使用tokenizer中的预定义聊天模板，`--chat-template`可以添加新模板覆盖默认模板,`-q gptq`为使用gptq量化模型进行推理。
@@ -242,7 +241,7 @@ ssh -L 8000:计算节点IP:8000 -L 8001:计算节点IP:8001 用户名@登录节
 3.启动OpenAI兼容服务
 
 ```
-VLLM_USE_FLASH_ATTN_PA=1 vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --host "0.0.0.0"
+ vllm serve THUDM/glm-4-9b-chat --enforce-eager --dtype float16 --trust-remote-code --host "0.0.0.0"
 ```
 
 4.启动gradio服务