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README.md

@@ -61,9 +61,7 @@ Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一
 
 ## 数据集
 
-数据集使用`cc3m-wds`，可通过[huggingface](https://hf-mirror.com/datasets/pixparse/cc3m-wds)或[SCNet高速下载通道](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/pixparse/cc3m-wds)下载。
-
-也可下载[部分数据集](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/pixparse/cc3m-wds/-/blob/main/cc3m-train-0000.tar?ref_type=heads)用作训练功能测试。
+数据集使用`cc3m-wds`，可通过[huggingface](https://hf-mirror.com/datasets/pixparse/cc3m-wds)下载。
 
 本项目提供了数据处理的示例脚本，见[prepare_for_training.py](./prepare_for_training.py)，使用该脚本可将下载好的数据处理为训练所需要的格式。
 
@@ -129,11 +127,7 @@ DCU K100_AI与GPU L20精度一致，训练框架：pytorch。
 `零售,广媒,教育`
 
 ## 预训练权重
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-以下模型均可通过[SCNet高速下载通道](http://113.200.138.88:18080/aimodels)获取。
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-- [模型合集](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/ip-adapter_demo)
-- [kandinsky-2-2-prior](http://113.200.138.88:18080/aimodels/kandinsky-2-2-prior)
+ip-adapter_demo与kandinsky-2-2-prior所需权重可参考源github项目得README中的下载源进行下载。
 
 ```
 pretrained_models