Change pytorch to vllm

README.md

@@ -24,7 +24,7 @@ DCU型号：K100AI,节点数量：4台,卡数：32 张。
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas104381-0915-das1.6-py3.10-20250916-rc2-ds3.2
 docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
 
-cd /your_code_path/deepseek-v3.2-exp_pytorch
+cd /your_code_path/deepseek-v3.2-exp_vllm
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
@@ -34,7 +34,7 @@ docker build --no-cache -t deepseek-v3.2-exp:latest .
 
 docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash
 
-cd /your_code_path/deepseek-v3.2-exp_pytorch
+cd /your_code_path/deepseek-v3.2-exp_vllm
 ```
 
 ### Anaconda（方法三）
@@ -190,7 +190,7 @@ DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
 - [DeepSeek-V3.2-Exp-Base](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp-Base)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-v3.2-exp_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deepseek-v3.2-exp_vllm
 
 ## 参考资料
 - https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp

model.properties

 # 模型唯一标识
 modelCode=1761
 # 模型名称
-modelName=deepseek-v3.2-exp_pytorch
+modelName=deepseek-v3.2-exp_vllm
 # 模型描述
 modelDescription=DeepSeek-V3.2-Exp模型是一个实验版本，作为迈向下一代架构的中间步骤。
 # 应用场景
 appScenario=推理,对话问答,制造,金融,教育,广媒
 # 框架类型
-frameType=pytorch
+frameType=vllm
 # 加速卡类型
 accelerateType=K100AI
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