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 # Deepseek-V3.1
 ## 论文
-`DeepSeek-V3 Technical Report`
-- https://arxiv.org/abs/2412.19437
+暂无
 
 ## 模型结构
 DeepSeek-V3.1 是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。与之前的版本相比，此次升级在多个方面都有所改进：
@@ -18,7 +17,7 @@ DeepSeek-V3.1 是在 DeepSeek-V3.1-Base 的基础上进行后置训练的。Deep
 
 ## 环境配置
 ### 硬件需求
-DCU型号：BW200,节点数量：4台,卡数：32 张。
+DCU型号：BW,节点数量：4台,卡数：32 张。
 `-v 路径`、`docker_name`和`imageID`根据实际情况修改
 
 ### Docker（方法一）
@@ -65,7 +64,7 @@ python ./infer/fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/fp8_weights --outpu
 
 ### vllm推理方法
 #### server 多机
-样例模型：[deepseek-ai/DeepSeek-V3.1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3)
+样例模型：[DeepSeek-V3.1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 )
 
 1. 加入环境变量
 > 请注意：
@@ -74,7 +73,9 @@ python ./infer/fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /path/to/fp8_weights --outpu
 > VLLM_HOST_IP：节点本地通信口ip，尽量选择IB网卡的IP，**避免出现rccl超时问题**
 >
 > NCCL_SOCKET_IFNAME和GLOO_SOCKET_IFNAME：节点本地通信网口ip对应的名称
+>
 > 通信口和ip查询方法：ifconfig
+>
 > IB口状态查询：ibstat  !!!一定要active激活状态才可用，各个节点要保持统一
 
 <div align=center>
@@ -163,12 +164,11 @@ DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
 `制造,金融,教育`
 
 ## 预训练权重
-- [deepseek-ai/DeepSeek-V3.1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3)
-- [deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base](https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base)
+- [DeepSeek-V3.1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1)
+- [DeepSeek-V3.1-Base](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
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 - https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-v3.1_vllm
+
 ## 参考资料
 - https://huggingface.co/deepseek-ai
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