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 Codellama模型是一系列7B、13B、34B和70B模型，使用500B-1T的tokens进行训练。
 ## 论文
 `Code Llama: Open Foundation Models for Code`<br>
-[CodeLlama](https://scontent-lax3-1.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/440937359_1249838219330505_1104237120116944930_n.pdf?_nc_cat=109&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc_ohc=nf68R9-64t8Q7kNvgHxIBjM&_nc_ht=scontent-lax3-1.xx&oh=00_AYBcUILDMCTVXhedseMkIiEnVwAkWPP9xejZllnlBiaK0Q&oe=66893420)
+[CodeLlama](https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/)
 ## 模型结构
 codellama的模型结构主要基于llama2架构进行训练而来，使用了不同的训练方法得到了基于不同任务目的的代码生成模型。
 <div align=center>
@@ -58,7 +58,14 @@ export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 ```
 
 ## 数据集
-finetune训练样例数据采用verilog-dataset-v3 [下载地址](https://hf-mirror.com/datasets/emilgoh/verilog-dataset-v3)<br>
+finetune训练样例数据采用verilog-dataset-v3 <br>
+- 数据集快速下载中心:
+  - [SCNet AIDatasets](http://113.200.138.88:18080/aidatasets)
+- 数据集快速通道下载地址：
+  - [数据集快速下载地址](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/verilog-dataset-v3/-/tree/main)
+- 官方下载地址
+  - [官方下载地址](https://hf-mirror.com/datasets/emilgoh/verilog-dataset-v3)
+
 ```angular2html
 .
 ├── verilog-dataset-v3
@@ -84,7 +91,16 @@ bash ./train.sh
 
 ## 推理
 基于Huggingface's Transformers进行推理.<br>
-模型下载后[模型下载地址](https://hf-mirror.com/meta-llama/CodeLlama-7b-Instruct-hf) [快速模型下载地址](http://113.200.138.88:18080/aimodels/CodeLlama-7b-Instruct-hf) 默认需存放至weights文件夹中<br>
+- 可使用官方模型权重进行推理，也可使用自己训练模型权重进行推理
+- 模型权重快速下载中心
+  - [SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) 
+- 模型权重快速通道下载地址
+  - [模型权重快速下载地址](http://113.200.138.88:18080/aimodels/CodeLlama-7b-Instruct-hf)
+- 官方下载地址：
+  - [下载地址：yolov5s.pt](https://hf-mirror.com/meta-llama/CodeLlama-7b-Instruct-hf)
+- 这里以官方模型推理举例
+
+默认需存放至weights文件夹中<br>
 也可自行更改 inference.py文件中的 model_name 参数<br>
 ```bash
 HIP_VISIBLE_DEVICES=0 python inference.py
@@ -141,10 +157,9 @@ NV:绿色 DCU:红色
 ```
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/starcoder2_pytorch
+- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/codellama_pytorch
 
 ## 参考资料
-- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/codellama_pytorch
 - https://hf-mirror.com/meta-llama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
 - https://github.com/meta-llama/codellama
 - https://hf-mirror.com/datasets/emilgoh/verilog-dataset-v3