Update README.md

README.md

@@ -31,7 +31,7 @@ InternVL 2.5训练过程分为三个阶段——阶段1（MLP预热）可选阶
 推荐使用docker方式运行， 此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤
 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
-docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name internvl  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换
+docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --network=host --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name internvl  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换
 
 git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/internvl2.5_pytorch.git
 
@@ -47,7 +47,7 @@ Tips:以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一
 此处提供dockerfile的使用方法
 ```
 docker build -t internvl:latest .
-docker run --shm-size 500g --network=host --name=internvl --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash
+docker run --shm-size 500g --network=host --name=internvl --privileged --device=/dev/kfd --network=host --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash
 
 
 git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/internvl2.5_pytorch.git