删除断点微调方法，更新README

README.md

@@ -208,6 +208,7 @@ cd finetune
 # For Chat Fine-tune
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=1 # 可自行修改为指定显卡号
 export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
+export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 
 python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/  THUDM/GLM-4-9B-0414  configs/lora.yaml
 ```
@@ -218,23 +219,11 @@ python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/  THUDM/GLM-4-9B-0414  configs/lor
 # For Chat Fine-tune
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 # 可自行修改为指定显卡号
 export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
+export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 
 OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=8  finetune.py  ../data/AdvertiseGen/saves  THUDM/GLM-4-9B-0414  configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune
 ```
 
-#### 从保存点进行微调
-如果按照上述方式进行训练，每次微调都会从头开始，如果你想从训练一半的模型开始微调，你可以加入第四个参数，这个参数有两种传入方式:
-
-1. `yes`, 自动从**最后一个保存的Checkpoint**开始训练，例如:
-```shell
-python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/ THUDM/GLM-4-9B-0414 configs/lora.yaml yes
-```
-
-2. `XX`, 断点号数字，例`600`则从序号**600 Checkpoint**开始训练，例如：
-```shell
-python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/ THUDM/GLM-4-9B-0414 configs/lora.yaml 600
-```
-
 ### Llama Factory 微调方法(推荐)
 训练库安装（**非glm-4_pytorch目录下**），安装版本**大于 v0.9.2**，`Llama-Factory`具体安装方法请参考仓库的README。
 ```

finetune/requirements.txt

@@ -6,4 +6,3 @@ rouge_chinese==1.0.3
 ruamel.yaml>=0.18.6
 typer>=0.13.0
 tqdm>=4.67.0
-mpi4py
\ No newline at end of file